PayPal 的全球风险投资部门PayPal Ventures宣布向链上风险管理行业领导者Chaos Labs进行额外投资。这项投资彰显了PayPal Ventures对Chaos Labs的潜力及其区块链产品的信心。 Chaos Labs首席执行官兼创始人Omer Goldberg表示：“我们很高兴获得PayPal Ventures团队的强大信心和额外支持。Edge by Chaos是我们整个公司工作和专业知识的结晶。Edge价格、风险和证明为包括稳定币和其他现实世界资产在内的资产以及提供访问这些资产的加密资产和场所提供了有意义且无与伦比的情境化风险和价格数据。” 上个月，Chaos Labs宣布完成由Haun Ventures领投的5500万美元A轮融资，其他投资者包括F-Prime Capital、Slow Ventures和Spartan Capital等知名新投资者，以及PayPal Ventures等现有投资者。Chaos Labs实现了显著增长，客户群增加了三倍，交易量、贷款和激励措施达到数十亿美元。
作者：Adrian；编译：Luffy，Foresight News
历史上每个加密周期中，最丰厚的投资回报都是通过早期押注新的底层基础设施原语（PoW、智能合约、PoS、高吞吐量、模块化等）而实现的。如果看看 CoinGecko 上排名前 25 的代币，我们会发现只有两种不是 L1 区块链原生代币（不包括挂钩资产）：Uniswap 和 Shiba Inu。这一现象在 2016 年由 Joel Monegro 首次理论化，他提出了「胖协议理论」 。Monegro 认为，Web3 和 Web2 在价值累积方面最大的区别在于，加密货币基础层累积的价值比建立在之上的应用程序所捕获的价值之和还要大，而价值来源于：
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区块链具有一个共享数据层，交易在该层上进行结算，从而促进正和竞争并实现无需许可的可组合性。
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代币升值 -> 引入投机参与者 -> 初始投机者转化为用户 -> 用户 + 代币升值吸引开发者和更多用户等等，这个路径形成了正向飞轮。
快进到 2024 年，最初的论点经历了无数次行业争论，同时行业动态也发生了几次结构性变化，这些变化对肥胖协议理论的原始主张提出了挑战：
1.区块空间的商品化：在以太坊区块空间溢价的情况下，竞争性 L1 崛起并成为资产类别定义者。竞争性 L1 通常估值数十亿美元，建设者和投资者几乎每个周期都被竞争性 L1 所吸引，每个周期都会出现新的「带来差异化」的新区块链 ，它们让投资者和用户兴奋不已，但最终成为「鬼链」（比如 Cardano ）。虽然存在例外，但总体而言，这导致了市场上区块空间过于丰富，而没有足够的用户或应用程序来支持。
2.基础层的模块化：随着专用模块化组件数量的增加，「基础层」的定义变得越来越复杂，更不用说解构堆栈每一层所产生的价值了。然而，在我看来，这种转变可以肯定的是：
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模块化区块链中的价值在整个堆栈中是分散的，并且对于单个组件（例如 Celestia）来说，要获得高于集成基础层的估值，就需要其组件（例如 DA）成为堆栈中最有价值的组件，并在其上构建「应用程序」，从而比集成系统拥有更多的使用量和费用收入；
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模块化解决方案之间的竞争推动了更便宜的执行 / 数据可用性解决方案，进一步降低了用户的费用
3. 走向「链抽象」的未来：模块化本质上会在生态系统中造成碎片化，从而导致繁琐的用户体验。对于开发人员来说，这意味着在何处部署应用程序的选择过多；对于用户来说，这意味着要克服重重障碍才能从链 X 上的应用程序 A 转到链 Y 上的应用程序 B。幸运的是，我们很多聪明的人正在构建一个新的未来，用户在不知道底层链的情况下就可以与加密应用程序交互。这一愿景被称为「链抽象」。现在的问题是，在链抽象的未来中，价值将在何处累积？
我认为，加密应用程序是我们构建基础设施方式转变的主要受益者。具体来说，以意图为中心的交易供应链，具有订单流排他性和用户体验、品牌等无形资产，将日益成为杀手级应用的护城河，使它们能够比现在更有效地实现商业化。
订单流的排他性
自从以太坊合并和引入 Flashbots、MEV-Boost 以来，MEV 格局发生了巨大变化。曾经由搜索者主导的黑暗森林现在已经演变成一个部分商品化的订单流市场，当前的 MEV 供应链主要由验证者主导，验证者以供应链中每个参与者的出价形式捕获了约 90% 的 MEV。
以太坊的 MEV 供应链
验证者从订单流中获取了大部分可提取价值，这让交易供应链中的大多数参与者都感到不满。用户希望因生成订单流而获得补偿，应用希望从用户的订单流中保留价值，搜索者和构建者希望获得更大的利润。因此，追求价值的参与者已经适应了这种变化，他们尝试了多种策略来提取 alpha，其中之一就是搜索者 – 构建者集成。这个想法是，搜索者打包区块的被包含确定性越高，利润就越高。大量数据和文献表明，排他性是竞争市场中获取价值的关键，拥有最有价值流量的应用程序将拥有定价权。
这与 Robinhood 的商业模式类似。Robinhood 将订单流出售给做市商并获取回扣，以此维持「零费用」交易模式。像 Citadel 这样的做市商愿意为订单流付费，因为他们能够通过套利和信息不对称获利。
越来越多的交易通过私人内存池进行，这一点进一步显现出来，最近在以太坊上创下了 30% 份额的历史新高。应用程序意识到所有用户订单流的价值都被提取并泄露到 MEV 供应链中，而私人交易允许围绕粘性用户实现更多的可定制性和商业化。
随着链抽象时代到来，我预计这一趋势将继续下去。在以意图为中心的执行模型下，交易供应链可能会变得更加分散，应用程序会将其订单流导向能够提供最具竞争力的执行的解算器网络，从而推动解算器竞争以压低利润率。然而，我预计大部分价值获取将从基础层（验证器）转移到面向用户的层，中间件组件很有价值但利润率很低。能够生成有价值订单流的前端和应用程序将拥有对搜索者 / 解算器的定价权。
未来可能的价值累积方式
今天我们已经看到这种情况在发生，利用应用程序的特定排序（例如预言机可提取价值拍卖，Pyth、API3、UMA Oval）的利基订单流形式，借贷协议重新获得了原本会流向验证者的清算出价订单流。
用户体验和品牌作为可持续护城河
如果我们进一步细分上面提到的 30% 的私人交易，它们大多数来自 TG Bots、Dexes 和钱包等前端：
尽管人们一直认为加密原生用户的注意力并不集中，但最终还是看到了一定程度的留存率。品牌和用户体验都可以成为一条有意义的护城河。
用户体验：通过在 Web 应用程序上连接钱包来引入全新体验的替代前端形式，毫无疑问会吸引需要特定体验的用户的注意力。一个很好的例子是 BananaGun 和 BONKbot 等电报机器人，它们已经产生了 1.5 亿美元的费用，它们使用户可以在舒适的电报聊天中交易 Memecoin。
品牌：加密货币领域的知名品牌可以凭借赢得用户的信任来提高收费。众所周知，钱包应用内交换的费用非常高，但却是杀手级的商业模式，因为用户愿意为便利而付费。例如，MetaMask swap 每年产生 2 亿多美元的费用。Uniswap Labs 的前端费用交换自推出以来已经净赚了 5000 万美元，以官方前端以外的任何方式与 Uniswap Labs 合约交互的交易都不会收取这笔费用，但 Uniswap Labs 的收入却还在增长。
这表明，应用程序中的林迪效应与基础设施一致甚至更明显。通常，新技术（包括加密货币）的采用遵循某种 S 曲线，随着我们从早期采用者转变为主流用户，下一波用户将不那么成熟，因此对价格的敏感度也会降低，这使得能够达到临界规模的品牌能够以创造性的方式获利。
加密货币的 S 曲线
结束语
作为一名主要关注基础设施研究和投资的加密货币从业者，这篇文章绝不是要否定基础设施作为加密货币中可投资资产类别的价值，而是在思考全新基础设施类别时，思维方式的转变。这些基础设施类别使下一代应用程序能够为 S 曲线上方的用户提供服务。新的基础设施原语需要在应用程序级别带来全新用例，以吸引足够的注意力。同时，有足够的证据表明应用程序级别存在可持续的商业模式，其中用户所有权直接引导价值的累积。不幸的是，我们可能已经过了 L1 的市场阶段，在这个阶段，押注每一个新的闪亮的 L1 都会带来指数级的回报，尽管那些具有有意义的差异化可能仍然值得投资。
即便如此，我也花了很多的时间思考和理解不同的「基础设施」：
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人工智能：自动化和改善终端用户体验的代理经济、持续优化资源分配的计算和推理市场，以及扩展区块链虚拟机计算功能的验证堆栈。
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CAKE 堆栈（https://frontier.tech/the-cake-framework）：我上面的许多观点都表明，我相信我们应该朝着链抽象的未来发展，而堆栈中大多数组件的设计选择仍然很大。随着基础设施支持链抽象，应用程序的设计空间会自然增长，并可能导致应用程序 / 基础设施之间的区别变得模糊。
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DePIN ：一段时间以来，我一直认为 DePIN 是加密货币的杀手级现实世界用例（仅次于稳定币），这一点从未改变。DePIN 利用了加密货币擅长的一切：通过激励措施实现资源的无许可协调、引导市场和去中心化所有权。虽然每种特定类型的 DePIN 网络仍然存在需要解决的特定挑战，但验证冷启动问题的解决方案是巨大的，我非常高兴看到具有行业专业知识的创始人将他们的产品带入加密领域。
译者前言
在这篇文章中，作者以「圈层（Circles）」的概念为切入点，层层递进地揭示了我们在日常生活中常常只关注自己所处的圈层，往往以距离为借口，忽视对圈层之外公共物品的资助。文章也进一步探讨了如何将公共物品的资助机制扩展至更广泛的领域，超越我们直接接触的圈层，创建真正有效的公共物品资助系统。通过这样的扩展，我们可以建设一个「多元化、文明规模的公共物品资助基础设施」。
正文内容
这篇文章的灵感来自于文中明确提到的组织（如 Gitcoin、Optimism、Drips、Superfluid、Hypercerts 等）的工作和思想领导力，以及与 Juan Benet 和 Raymond Cheng 关于网络资本与私人资本特征的多次对话。
每个资助生态系统都有核心领域，以及重要但处于外围的领域
Gitcoin 在 2021 年的一篇博客文章中很好地可视化了嵌套范围（Nested Scopes）这一概念。原文描述了一系列影响资助机制，最初集中在内圈（「加密」），然后扩展到下一个圈（「开源软件」），最终影响整个世界。
Owocki 的插图展示了加密原生影响资助机制的演变，从「加密资助加密」逐步扩展到影响整个世界
这是一个很好的说法：从解决家庭附近的问题开始，然后再扩大规模。
Optimism 也用类似的视角来解释其对回溯性公共物品资助的愿景。
Optimism 的愿景是通过回溯性资助扩展其支持公共物品的范围
Optimism 位于以太坊之内，以太坊包含在「所有互联网公共物品」之内。「所有互联网公共物品」包含在「全球公共物品」之内。每个外层领域都是其内部领域的超集。
以下是我对这四个同心圆模因的概括版本。
我关心「所有的事情」，但我不想担心它们如何获得资助
尽管我个人可能不会花时间考虑深海生物多样性或加尔各答的噪音污染，但确实有许多人关心这些问题。仅仅意识到某件事情，往往就会将其从「所有事情」转移到「我希望其他人关心的事情」这个圈层。
我们大多数人并不具备评估我们周围圈层之外重要事务的能力
我们通常能够合理地评估日常生活中与我们密切相关的事物。这是我们的内圈，或者说是我们确实关心的事物。
在一个组织中，一个人的内圈可能包括你的队友、你密切合作的项目、你常用的工具等。
我们也能评估一些（但可能不是全部）在我们日常圈层上游一度（One Degree）或下游一度的事物。这些是我们有时候会关心的事物。
在软件包（Software Package）的情况下，上游可能是你的依赖（Dependency），下游则是依赖于你的软件包的项目。在教育课程中，上游可能包括影响该课程的有价值的课程或资源，下游则包括向朋友推荐该课程的学生。
无论是软件开发者还是教育工作者，他们可以寻求更上游的研究以及负责这些研究的机构等。现在我们进入了关心「所有事情」的领域。
然而，大多数理性的人在此时会停止对任何事情投入过多的关心。一旦我们超出了一度范围，情况就会变得模糊不清。这些是我们希望其他人关心的事情。
风险在于，我们可能会以距离作为借口，而不去资助这些事情，从而加剧搭便车问题
虽然我们内圈的所有事务依赖于外圈良好的资金支持，这一点是事实，但很难为那些距离我们一个圈层之外的事务贡献超出自己「公平份额（Fair Share）」的资金（然而有人可能尝试计算这个份额）。这其中有其合理的原因。
首先，在大领域内进行分类是很困难的。「所有互联网公共物品」这样的类别过于宽泛，以至于如果你换个角度看，你可以主张几乎任何事物都可以被归入其中并值得得到资金支持。
其次，激励利益相关者关心资助他们周围圈子以外的事务也很困难，因为影响是如此分散。我宁愿资助我认识的团队中的整个人，而不是资助一个我不认识的团队中的不知名的一部分人。
最后，不资助这些项目并没有直接后果——当然，这是在假设其他人继续资助它们并且不会退出的情况下。
因此，我们遇到了典型的搭便车问题。
除了政府可以通过印钞、征税和发行债券来支付长期公共物品项目的费用之外，作为一个社会，我们没有很好的机制来资助我们最直接圈子之外的事物。大多数资本都被用于那些有着短期回报和更近距离影响的事物。
解决这个问题的一种方式是让人们专注于资助那些与他们关系密切的事物（即他们能够亲自评估的事物），并且建立机制，不断地将一部分资金推向外围领域。
顺便说一句，这正是私人资本的流动方式。我们应该尝试效仿私人资本的一些特性。
没有短期 / 中期回报的事物的风险投资模式之所以有效，是因为私人资本具有可组合性并且易于分割
有一种回报周期为 5 年至 10 年以上的资助硬科技（Hard Tech）的模式：它被称为风险投资（Venture Capital）。当然，在任何特定的年份，流向长期项目的资金规模更多地受到利率的影响，而并非最终价值。但从过去几十年能够吸引并调动数万亿美元资金的情况来看，风险投资是一个被证明有效的模式。
该模型之所以有效，在很大程度上是因为风险投资（以及其他投资资本来源）是可组合的，并且易于分割。
所谓的可组合，我的意思是你可以接受风险投资资金，同时也可以进行首次公开募股（IPO），获取银行贷款，发行债券，通过更多奇特的机制筹集资本等。事实上，这是人们所期望的。所有这些融资机制都是互操作的。
这些机制组成得很好，因为对于谁拥有什么以及如何分配现金都有明确的承诺。事实上，大多数公司在其生命周期中都会使用一系列融资工具。
投资资本也很容易被分割。许多人向同一个养老金基金缴费。许多养老金基金（以及其他投资者）作为有限合伙人（LP，Limited Partner）投资于同一个风投基金。许多风投基金则投资于同一家公司。所有这些分割事件都发生在公司和公司日常事务的上游。
这些特性使得私人资本在复杂网络图中的流动非常有效。如果一家获得风险投资支持的公司发生流动性事件（如首次公开募股、收购等），收益会在公司及其风险投资公司、风险投资公司及其有限合伙人、养老基金及其退休人员之间高效分配，甚至从退休人员转移到他们的子女。
这不是公共物品资金在网络中流动的方式。与大量的灌溉渠道相比，我们拥有数量相对较少的大型水塔（Water Tower）（如政府、大型基金会、高净值个人等）。
私人资本 VS 公共资本流动
明确来说，我并不是在提倡公共产品应该获得风险投资资金。我只是指出私人资本的两个重要特性，在公共资本中并没有对应的特性。
我们如何能够让更多的公共产品资金流动超越我们的直接圈子
Optimism 最近宣布了在其生态系统中进行回溯性资助的新计划。
在上一次 Optimism 的回溯性资助中，可以资助的项目范围非常广泛。在可预见的未来，资助的范围将会狭窄得多，重点集中在其价值链中更接近的上下游环节。
optimism 目前如何考虑上下游影响
对于这些变化，反馈意见各异并不奇怪，许多曾经在资助范围内的项目现在已被排除在即将到来的轮次之外。
新宣布的第一轮融资中，为「链上建设者」指定了 1000 万枚代币，而在第三轮融资中，链上建设者获得的资助份额不成比例地变小——在可供竞争的 3000 万枚中，只有约 150 万枚。如果这些项目获得的是与 150 万相比 2-5 倍的回溯性资金，他们会如何利用这些资金呢？
他们可以做的一件事是将部分代币投入到自己的回溯性资助或拨款轮次中。
具体来说，如果 Optimism 资助了推动网络交易量的 DeFi 应用，那么这些应用可以资助前端、投资组合追踪器等服务于自身所关注的影响的应用。
如果 Optimism 资助了 OP 堆栈核心的依赖，那么这些团队可以资助自己的依赖、研究贡献等。
如果项目利用他们认为应得的回溯性资金，并将其余部分投入循环，会怎么样呢？
这已经以各种形式发生了。以太坊认证服务（Ethereum Attestation Service）现在有一个为基于其协议构建的团队设立的奖学金计划。Pokt 刚刚宣布了自己的回溯性资助轮次，将从 Optimism（和 Arbitrum）获得的所有代币整合到这一轮中。甚至连在第三轮中获得低于中位数资助的 Kiwi News，也为社区贡献实施了自己的回溯性资助版本。
与此同时，Degen Chain 开创了一种更激进的概念，给予社区成员代币分配，要求他们以「小费」的形式将这些代币赠送给其他社区成员。
所有这些实验都在将公共产品资助从中央池（如 OP 或 Degen 国库）引导到边缘，扩大它们的影响范围。
下一步是将这些承诺变得明确且可验证。
一种实现方式可能是让项目确定一个底线值（Floor Value）和一个愿意投入到自己资金池中的超出底线值百分比（Percentage Above The Floor）。例如，也许我的底线值是 50 个代币，而我愿意投入超出底线值的百分比是 20%。如果我收到总共 100 个代币，那么我将分配 10 个代币（50 个代币超出底线值的 20%）用于资助我网络的边缘。如果我只收到 40 个代币，那么我将保留所有 40 个。
（顺便说一下，我的项目在上一次 Optimism 资助中也做过类似的事情。）
除了将更多资金推向边缘，这还起到了一个关键作用，即帮助公共物品项目建立成本基础。从长远来看，对于那些持续获得低于预期资金的项目，传达的信息是：它们对自己的工作定价不当，或者在获得资金的生态系统中被低估。
有盈余的项目在后续轮次中不仅会根据自身的影响力进行评估，还会考虑它们通过良好的资本配置所创造的更广泛的影响力。那些不想承担自己运行资助计划的项目，可以选择将盈余停放在其他有生产力的地方，比如 Gitcoin 匹配池、Protocol Guild，或者甚至选择销毁这些盈余！
在我看来，项目在获得资金之前确定的这两个值应该保密。如果一个项目获得了 100 个代币并捐赠了 10 个代币，其他人不应该知道它们的值是（50，20%）还是（90，100%）。
最后一步是将这些系统连接起来。
EAS、Pokt 和 Kiwi News 的例子令人鼓舞，但它们都需要建立新的项目，然后申请 / 兑换 / 转移资助代币到新的钱包，最终将资金转移给新的受益者。
像 Drips、Allo、Superfluid 和 Hypercerts 这样的协议为更可组合的资助流提供了底层基础设施——现在我们需要将这些管道连接起来，就像 Geo Web 的这个试点项目一样。
本次周期的任务是创建真正有效的公共物品资助系统。然后，我们开始推广它
在加密领域，我们仍处于实验各种机制以决定资助哪些项目和分配资金的阶段。与去中心化金融（DeFi）相比，公共产品资金的基础设施仍然不够成熟、可组合性差、缺乏实战检验。
要让这一切超越实验阶段并实现规模化，我们需要解决两个问题：
1. 衡量不仅要证明这些机制有效，还要证明它们比传统公共物品资助模型更有效（参见此帖子 [1]，了解为什么这是一个值得人们为之努力的重要问题，以及另一篇帖子[2]中对 Gitcoin 长期影响的分析）；
2. 明确承诺：关于「利润」或盈余资金如何流向外部圈层的明确承诺。
在风险投资中，总有一个投资者在投资者背后——最终，这可能是你的祖母（更准确地说，是我们所有人的祖母）。每一个这样的投资者都被激励去有效配置资本，以便将来能够被信任，能掌握更多的资本分配。
对于公共物品而言，总有一群紧密相关的参与者，无论是你工作的上游还是下游，你都依赖于他们。但目前并没有承诺将这些盈余分享给这些实体。在这样的承诺成为常态之前，公共物品的资助将很难超越我们直接的圈层，实现规模化。
我们尚未达到比传统模型更好的阶段（图片来自 Gitcoin 白皮书）
我认为仅仅承诺「当我们达到一定规模时，我们就会资助这些项目」是不够的。这太容易改变目标了。相反，这些承诺需要尽早建立，作为基础元素融入到构建的资助机制和拨款项目中。
我认为期望少数巨鲸的财库来资助一切是不合理的。这是我们在传统政府和大型基金会中所采用的水塔模式。
但如果我们在规模尚小时，越是明确承诺为我们的依赖关系提供资助，就越能表明确实存在一个公共物品的市场，从而扩大总可寻址市场（TAM），并改变激励机制。
只有这样，我们才能拥有真正值得推广的东西，它能够积聚自身的动力，创造出我们梦想中的「多元化、文明规模的公共物品资助基础设施」。
原文作者：
原文编译：深潮 TechFlow
让我们回到 2021 年底，那是 NFT 热潮的巅峰时刻。
如果你只是买入而没有卖出，你可能会像那只吉娃娃一样回顾那一年，脑海中浮现回忆。NFT 收藏的估值达到了荒谬的水平，社区对稀有特征争相追捧，每天都有新的热门项目推出。几乎所有这些项目都严重依赖于稀缺性的概念，供应量都有限—— 5, 000、 10, 000 或更多，美好的时光。
随着行业走过 NFT 热潮（尽管这种热潮仍然存在），我们看到各种 NFT 相关的代币标准和铸造方法不断出现：
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1155 ：相同 NFT 的版本号。就是一个例子，每个 NFT 的版本数达到成千上万。
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Soulbound 代币：与钱包地址绑定且不可转让的代币。
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这种方法由数字艺术家推广，引入了独特的燃烧、铸造和其他游戏化机制。
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：代币绑定账户，允许 NFT 持有其他 NFT。
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：允许标准非同质化代币转换为一定数量的同质化代币。
尽管许多稀缺收藏的价格已经大幅下跌，甚至降到了零，我观察到两个趋势：
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NFT 的功能层级不断增加。
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NFT 正在无处不在。
这两个趋势显而易见，但我想重点讨论第二个趋势。为了形象地表示这一点，情况如下：
尝试 Excalidraw
请注意，这并不意味着未来不会有有限供应的有价值项目，或者当前的项目没有价值。
Base, Rodeo, Zora
在过去一个多月左右，我使用和观察了三个应用平台，它们真正让“基于时间限制的无限铸造”这一主题格外引人注目。
Base
Base了他们的 Onchain Summer 活动，共有超过 200 万个独立钱包铸造了超过 2400 万个链上资产，为建设者、创作者和项目带来了超过 500 万美元的链上收益。
帖子中的也是一个 NFT，到目前为止已经铸造了超过 54, 000 个 NFT。
Rodeo
是由 开发的，让我想起了那个简单时代的 Instagram。
工作原理简介：
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用户可以发布他们的艺术作品、照片或任何内容
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关注者可以在 24 小时内以固定价格 0.0001 ETH（约 25 美分）铸造这些内容
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信息流是根据你关注的账户或他们铸造的内容来填充的。在这种情况下，你关注的账户成为了“影响者”。在上面的截图中，coopahtroopa 是这个影响者。
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铸造收益各占 50% 在 Rodeo 和创作者之间分配
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如果铸造，铸造收益则各占 25% 、 25% 和 50% 在影响者、Rodeo 和创作者之间分配。
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Rodeo 在不断添加功能的同时显示出缓慢而稳定的增长迹象。值得注意的是，他们的正在关注保留率和铸造的参与度。
Zora
铸造平台最近已转变为一个发现与社交平台，超越了加密用户，：
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与 Uniswap 合作，简化的二级市场体验融入应用中
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(✧)，Zora 生态系统中的一种新的以太坊计量单位。1 ✧ = 1 百万分之一的 ETH。
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所有内容的统一铸造价格为 0.000111 ETH 或 111 ✧，约合 25 美分。之前，铸造价格由创作者设定。，具体情况不太清楚。
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铸造将持续开放，直到帖子上有 200 个铸造。一旦达到 200 个铸造阈值， 24 小时计时器开始。当计时器结束时，Uniswap 驱动的二级市场将根据供需关系开放。
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，提供了更简单的铸造体验，因为用户通过应用内购买 Sparks。这使得移动体验不需要切换，没有弹出窗口、桥接或手续费。
铸造增强了社交互动
关注 Rodeo 和 Zora 的演变，它们是新兴的社交媒体平台，旨在解决当前主流社交媒体的痛点。
点赞的价值逐渐降低
点赞变成了 iOS 短信线程中的一种表情符号回应，仅仅是用来确认某人看到了你的帖子或信息。这并没有错，但在整体互动中，这是除了浏览之外最低价值的互动信号。至少你知道谁看到了并认可了你的帖子。
我妻子给我发了一个文本回复
而现有的社交媒体平台对此有所意识。。
评论可以成为一种特权，而不是权利
大多数社交平台的帖子允许任何人进行评论或回复，但在某些情况下，评论功能会被关闭。例如，只允许他关注的账户或被提到的用户回复他的帖子。
对此事的回应
Rodeo 和 Zora 解决了这些痛点，并将其作为各自应用的核心功能。
铸造 大于 点赞
点赞按钮被铸造按钮取代。如果你真的喜欢这条内容，你可以以大约 25 美分的低价进行铸造，从而创造一个共赢局面：
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创作者获得其作品的经济补偿
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收藏者获得一个 NFT 作为回报
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平台获得铸造收入的一部分，不必依赖传统广告模式
评论仅对铸造者开放
任何人都可以对一条内容进行评论，如果你进行了铸造。
在这些应用的背景下，这一切是合理的。像 Rodeo 这样的平台的目标并不是阻止创作者与用户的连接，而是通过铸造和限制评论功能创造更有意义的连接方式。
这些行为存在于传统社交平台
尽管我对这种破碎的参与模型进行了不少批评，但 Rodeo 和 Zora 从零开始构建的这种行为背后的情感、心理和意图以不同的形式存在，这证明了他们的方法是有效的。
Tinder 超级喜欢
在约会的世界中（这是一个我现在完全不熟悉的领域），Tinder 几年前推出了。超级喜欢增加了你匹配的机会，并让你自动排在匹配列表的最上方。
这些超级喜欢的价格也不便宜， 3 个的售价为 9.99 美元。
保存内容
社交平台还允许你并进行。保存的内容表明其价值更高，值得在某个时候重新查看。
未来的应用场景
生活中的点滴瞬间
我提供的例子主要集中在艺术上，因此在创作者与收藏者的激励方面，这些例子更容易理解。以每个 25 美分的低价收藏艺术品是一种双赢的选择。但对于那些不是出色摄影师或艺术家、在 Rodeo 上发布精彩作品的人，我们又该如何呢？
虽然他们是少数，但像 这样的用户更像是在将 Rodeo 用作 Instagram。这些帖子没有数十个铸造（mints），他们也不需要这样做，或者说并不一定是为了这个目的。
他们也并非没有铸造（mints）。例如，Max 的有两个铸造，其中一个是照片中的 Alex 铸造的。这就是关键所在。
Alex 的铸造（mint）可能比在其他社交平台上的 20 个点赞更具价值。当然，如果 Max 想要获得那些点赞，他可以选择将这张照片跨平台发布。
生活中的重要时刻
订婚、婚礼、新工作。这些类型的帖子充满了大量的点赞和祝贺信息，但由于信息流的无尽更新，它们几分钟后就会被遗忘。
尽管幸福的情侣或发布者欣赏这些小小的多巴胺激增和通知的亮起，但如果有另一种方式来祝贺创作者呢？铸造（minting）这条帖子为此提供了一种途径，并允许铸造者展示他们比标准的“祝贺！！！”更用心的努力。而铸造 1 个让你觉得有些小气，不如铸造 10 个或 100 个……或者铸造 1 个并直接送上婚礼礼物呢，哈哈。
非营利组织
这是一个让我觉得很有意义的案例。如果红十字会发布的每条帖子都可以铸造（mintable），而所有铸造收益（平台关闭收费开关或在稍后转移他们的分成）都直接归他们，那会怎样呢？
人们仍然可以访问网站进行更大额的捐款，但铸造（minting）成为了一种之前无法实现的微型捐款方式，它逐渐累积，并形成了 DTC（直接捐赠给慈善机构）。
如果你是一家动物收容所呢？发布可爱的猫狗照片，看看这些微型捐款如何涌入。谁不想捐赠 25 美分并铸造一张可爱的小猫或小狗照片呢？
MVF – 最小可行金融化
在我写这篇文章时，金融化的概念在我脑海中出现。区块链以一种前所未有的方式推动了金融化。表情包的价值已经达到了数十亿美元，我们已经建立了基于的预测市场，还有人们仍在对价值数千美元的 JPEG 进行投机。
然而，金融化，更具体地说是最小可行金融化，可以为某些数字互动赋予意义，这些互动正变得越来越毫无意义。
也许前进的方向不是 friend.tech，而是通过像 Rodeo 和 Zora 这样的平台，以小写 f 的方式呈现的 SocialFi。
作者：Ordslabs，@peter3050
近期 Fracatl 生态的关注焦点就是 Cat20 协议，其能够引起 FOMO 的表面原因可能有两个：
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这是一个基于 OP_CAT 的新发币协议，符合 Web3 行业“玩新不玩旧”的情绪特点；
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Fractal 官方的支持，进一步引发了市场的遐想。
经过我们和 @scryptplatform 团队（Cat 协议由匿名团队基于 scrypt 平台开发）多次的 space 讨论，隐约得出一个判断，即使抛开上述的情绪因素，Cat20 的技术特点也将为其带来巨大的发展空间。
1. 混乱的协议之争
在解释这一结论之前，先回到 BTC 生态发币协议所面临的问题：协议太多，且各协议之间的优势不明显，导致谁也无法说服谁。最终结果是流动性和共识越来越分散。
可以说，当前 BTC 生态的发币协议之争没有赢家，整个生态都是输家。作为生态最底层的要素——资产的标准不统一，难以支持后续的应用，因而难以创造显著的财富效应（BTC 生态中的资产几乎无法维持 10 亿以上的市值，这与 BTC 的规模极不匹配）。没有显著的财富效应，就很难吸引外部用户和机构资金进入，导致生态内长期陷入 PVP（玩家对玩家）局面。
2. Cat20：Fractal 的“天选之子”
Fractal 在设计之初与 BTC 保持了很多一致性，但也有一些明显的不同，比如出块速度更快（提升了 20 倍）且每个块更大。这些变化对发币协议也会产生明显影响。比如在 BRC20 的场景下，由于一层 10 分钟一个块的时间，大量用户有足够时间参与，从而形成较大的共识。
但在 Fractal 上，快速的出块时间使得整个过程几乎在瞬间结束。除了脚本高手能快速获取筹码，大量散户根本没有足够的入场时间。正如 @0xquqi 所说，最后连拉 500 人的群都不够。为了增加共识，一个简单的方法是大幅扩充资产数量，给更多人上车时间，但这会带来资产数量泛滥、稀缺性下降的问题，与价值背离。
如何在 Fractal 上发行资产，既能避免数量泛滥，又能保证足够时间让更多人参与，从而产生更强的共识？Cat20 似乎可以解决这一问题。
如图例所示，Cat20 基于 OP_CAT，具备编程能力，可以在 mint 的过程中设置一些前置规则，使得 mint 过程能够持续一定时间，或覆盖更广泛的人群。而且，scrypt 团队确认这些规则可以形成定制化模板，未来可能会有工具，方便发币项目方设定所需规则。
理想的发币过程或许像 BTC 挖矿的过程：有难度，低门槛。
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有难度：mint 过程中设置规则（如 BTC 的密码难题），使每个人需要一定时间才能 mint，且每个人 mint 成功的概率趋近相同。
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低门槛：普通用户也能参与 mint，比如通过矿池参与 BTC 挖矿一样，未来随着 Cat20 基础设施的完善，完全有可能在 Fractal 上打造一个“有难度、低门槛”的发币过程，让更多用户公平参与，从而在第一步就生产出更强的共识。
因此，Cat20 的可编程性和其他特点，有望成为 Fractal 环境下最合适的发币协议。
本文上半部分主要说明了 Cat20 很可能成为 Fractal 上最成功的发币协议。下半部分我们将讨论 Cat20 是否有可能统一 BTC 生态的各种协议，终结协议混乱之争，带领行业进入下一阶段，敬请期待。
原文作者：YBB Capital Researcher Zeke
前言
减半定律开始失灵，一众山寨亦是萎靡不振。投机者在退场，信仰者开始自我怀疑。行业的绝望，不仅仅来自于二级市场的价格低迷，同样夹杂着对未来方向的迷茫。批判开始成为圈内的主旋律，从应用匮乏一路分析到各大公链财报中的细枝末节。如今，矛头开始指向曾经的加密热土，以太坊。那么，山寨之王的内部困境究竟是什么？
一、横扩主链，纵生多层
朝向完全模块化的分型扩容，是 Vitalik 在 18 至 19 年时对以太坊终局的一种设想。即底层围绕 Data Availability 优化，上层无限扩容，从而跳脱出公链三角悖论，以太坊成为万链结算层，最终实现区块链扩容游戏的 End Game。
在确定了该构想的可行性后，以太坊横纵两端的路线图开始急速推进。23 年随着主链与 Beacon Chain（信标链）在上海升级中的合并成功，模块化的主旋律开始覆盖以太坊生态，到如今坎昆升级后朝 EIP 4844 迈出的第一步，主链本身已经无限逼近于 Vitalik 在早年间的构想。其上层亦是百花齐放，Gas、TPS、多样性，都在逐步碾压曾经的对手。可以说，除了割裂感这个缺点以外，所有异构链关于 Ethereum Killer 的叙事都应该要宣告翻篇了。但与之相反的残酷现实是，TON 与 Solana 在不断崛起，诸多抄袭模块化叙事的 Infra 项目在二级市场的表现上甚至要优于 ETF 加持的“模块化正主”，这一现状的归因究竟是什么？
从转型 POS 到发展 Layer 2 是近期批判以太坊多宗“罪行”的主要焦点，但在我看来在推进模块化这件事上，以太坊开发者与 Vitalik 并没有任何错。如果非要说有，那可能是将这一进程推进的太快以及过于理想化，我曾在年初的文章中写过一段话，大致意思如下：如果区块链在金融领域之外有大量运用的价值，Mass Adoption 也终将到来，那么以太坊转向模块化才有意义。很显然，在这点上以太坊过于理想化，目前没有任何迹象能证明这两点是真实存在的。在对 DA 的定价曲线上也是如此，以当前 Layer 2 的现状来说，想象中的应用层爆发并没有到来。其次，大量通用链也基本仅存 ARB、OP、Base 这几个顶流还在保持活跃，仅靠 DA 收入完全不可能满足以太坊的正向循环。余下的问题还有很多，比如，Gas 消耗在呈几十甚至上百倍的降低，曾经需要购买 0.1 ETH 才能做完的事情，如今仅靠 0.001 ETH 就能做完，而用户的活动并没有几十至上百倍的增长，使得市场供给远大于需求。但是，在最大限度保持去中心化与安全性的前提下，推动公链向大规模采用发展，似乎也没错。以太坊能把八年以来画的“饼”逐渐变为现实，这点在加密世界中已是难能可贵。可惜的是现实本就是功利至上，市场不会为理想买单，在应用及流动性匮乏的当下，技术理想派与投资者之间的矛盾还将持续加深。
二、人性
以太坊的理想化不仅仅体现在对应用层未来的判断中，在人性的判断上也是如此。当前 Layer 2 被热议最多的问题有两点： 1.中心化 Sequencer（排序器）；2.Token。从技术角度来说，Layer 2 是可以实现去中心化的。但从人性的角度看，头部 Layer 2 项目，不可能把排序器所带来的巨额利润拱手让人。除非，去中心化这三个字能盘活 Token 并实现更大的利益。比如，刚刚提及的几个头部 Layer 2 ，当然完全有能力将排序器去中心化，但他们不会这么做。因为它们皆是自上而下，通过巨额融资烧出来的项目，其诞生方式就非常Web2，运营逻辑也是如此。社区成员与 Layer 2 的关系，更类似消费者与云服务器运营商的关系。譬如，经常使用亚马逊的 AWS 服务器也许能收到一些优惠券和现金返现，Layer 2 也是如此（空投）。但排序器收入是 Layer 2 的命根，从项目方的角度来说。设计、融资、开发、运营、硬件购置，每一环都不需要社区支撑，在他们的逻辑里用户并没有多大贡献（这也是为什么许多 Layer 2 项目方总是对用户态度恶劣），更别提社区想把排序器去中心化。仅用道德感束缚不了 Layer 2 ，要想将排序器尽量去中心化，就得从 Layer 2 项目方的利益角度设计一种新的排序器方案，但显然这种方案的争议性会很大，更好的做法是把路线图上去中心化 Sequencer 的部分给抹去，或者搁置到路线图中看不见的地方。如今的 Layer 2 与以太坊拥抱模块化的初衷来说完全相悖，大部分 Layer 2 只是在偷换概念并瓜分以太坊一切有价值的东西。
我们再来说 Token，Layer 2 这种形态的公链，在加密中还是一个新鲜产物，从以太坊、Layer 2 项目方、社区三种不同角度来看，Token 的存在都十分矛盾。我们依照顺序说起，从以太坊的角度来说，Layer 2 不应该存在 Token。Layer 2 对于以太坊只是一个需要跨链使用的“高性能扩容服务器”，只收取用户服务费，对两者来说都是健康的，通过最大限度维稳 ETH 的价值和地位，才能长久的将业务做下去。换个更具象化的说法，如果将整个二层生态比作欧盟，那么维护欧元稳定是必须的。如果大量成员国都在发行本国货币削弱欧元，那么欧盟及欧元最终都将不复存在。比较有趣的是，以太坊并不限制 Layer 2 发币，也没有限制 Layer 2 是否要将 ETH 作为 Gas 费。这种规则上的开放态度，确实很“Crypto”。不过，伴随 ETH 的持续走弱，“欧盟成员”已经蠢蠢欲动了，在头部 Layer 2 的发链工具中基本都明确标注了，项目可以将任何 Token 作为 Gas，项目可以选择任何已集成的 DA 方案。除此之外，一键发链还会促成二层小联盟的诞生。
另一方面，我们再从 Layer 2 及社区的视角出发，即便 ETH 在未来强势反弹，Tokne 的处境还是很尴尬。对于发币，头部的 Layer 其实早期都是非常犹豫的。除了上文中处于 ETH 的对立面问题外，还有如下几点，监管风险、不缺钱不需要通过 Token 维持开发、Token 赋能的尺度不好做、直接使用 ETH 能最快地促进 TVL 及生态增长，自己发 Token 可能与这件事形成矛盾，流动性也不可能比 ETH 强。
依旧是人性的问题，凭空印出数十亿的钞票，没有人能拒绝。再者，从社区成员以及生态发展的角度来说，Token 似乎也应该存在，如此，除了收取固定服务费外，还有个随时能套现的国库，何乐不为？但 Token 的设计又要结合上述问题，将赋能最小化。于是一堆不需要通过 POS 质押及 POW 挖取的空气代币就诞生了，它们的功能有且仅有投票，每次线性释放还要从市场瓜分大量流动性。随着时间的推进，这些毫无驱动力的 Token 在一次性空投后将持续下跌，对于社区和资方都拿不出一个好的交待，那么要赋能吗？任何具有价值的赋能都将与上述问题形成矛盾，最终陷入两难之间，四大天王的代币状况也可以很好地印证上诉问题。
不发 Token 的 Base 如今远比 Zks、Starknet 滋润，其排序器收入甚至已经超过了 Superchain 的创造者 OP。这在之前关于注意力经济的文章中有提到过，借用社媒影响力、运营、拉盘创造生态中 MEME 及多个项目的财富效应，其实是一种间接多次的小空投，这远比直接发币再一次性空投要健康得多。 除了创造持续的吸引力外还能规避大量问题，每个月从排序器收入中拨出一部分就可以持续活跃并构建良性生态。再说一嘴，当前Web3的积分玩法只是学到 PDD 的皮毛，Coinbase 在细水长流的运营之道上，远胜铁顺这种暴发户。
三、劣性竞争
一层与二层同质化，二层与二层亦是同质化。这种现状源于一个很关键的问题，本轮没有几个独立应用能支撑起一条应用链，少数能支棱起来的还“跑路”了（DYDX）。从现状来看，可以说所有 Layer 2 的目标用户都是一致的，甚至和主链都是一致的。一个极其不好的现象也由此而生，二层在不断蚕食以太坊，二层和二层之间还要恶性竞争 TVL。没人搞明白这些链有什么区别，用户只能靠积分活动判断今天要将钱存在哪里，交易要去哪里刷。同质化、割裂、流动性匮乏，在Web3的公链生态中，能同时占据上诉三点的，以太坊目前确实是独此一家。这些问题同样源自以太坊本身开放精神所带来的弊端，我们也许很快就能看到大量 Layer 2 被自然淘汰，中心化问题还将引发各种各样的混乱。
四、教主不懂Web3
不管是从前的V神，还是现在 KOL 嘴里的“小 V”，Vitalik 在基建方面的贡献确实促进了整个圈子自中本聪时代之后的繁荣，这一点有目共睹。然而 Vitalik 现在之所以被叫做“小 V”，除了私生活方面的问题，还有一个很有趣的论调，即以太坊教主不懂 DApp，更不懂 DeFi。我在某种程度上是认可这句话的，不过在继续讨论这个问题前，我还想先明确一件事，Vitalik 就是 Vitalik，也只是 Vitalik。他并非无所不能的神明，也并非一无是处的独裁者。Vitalik 在我眼里其实算比较谦虚且工作学习积极的公链领导者，如果你阅读过他的博客应该不难发现，他每个月都会更新一至三篇关于哲学、政治、Infra、DApp 相关的讨论，在推特上也乐于分享，相比于一些公链领导者喜欢时不时抨击以太坊，Vitalik 则要务实得多。
说完好话，我们再说点反面的，Vitalik 在我眼里有三个问题：
1.他对这个圈子的影响力太大了，小到散户，大到 VC。所有人都被他的一言一行所影响，To Vitalik 创业也是Web3项目方的病态风向；
2.他对自己看好的技术方向比较执着，有时甚至会去站台；
3.他也许真的不懂加密用户需要什么。
我们先从以太坊的扩容说起，以太坊急需扩容的论调，往往是以 21 至 22 年，外部流动性四溢带来的超高链上访问为支撑。但 Vitalik 每次谈起这个事，好像真的不太明白，这明显是一个短期现象，以及，用户在链上又是为何而来。另一点是，在 Layer 2 上他无数遍地强调 ZK 具备怎么样的技术优越性，但 ZK 在用户体验以及生态发展上明显不是那么友好。如今，To Vitalik 创业的大量 ZK Rollup 别说 T 2、T 3 梯队的，甚至是头部的两大天王都已经处于垂死边缘，Optimistic Rollup 三巨头的表现也优于数十个 ZK Rollup 之和。诸如此类的问题还有一些，比如去年年中，关于 MPC 钱包的批评存在以偏概全，直接站台 AA 钱包。再早点还提出过 SBT，落地到应用上却十分鸡肋，以至于后来也无人提起。可以说 Vitalik 在近年支持的技术方案，在市场表现上都不尽如人意，最后，近期关于 DeFi 的发言也令人困惑。综合多方面来看，只能说 Vitalik 并不完美，他是优秀且怀抱理想的开发者，但同时他也缺乏对用户群体的理解，偶尔还会对一些了解不够深入的事物发表主观意见。行业需要对他祛魅，也要对关于他的争议明辨是非。
五、由虚向实
从 2016 年的 ICO 热潮开始，到 2022 年的P2E泡沫。在基建受限于性能并不断发展的历史中，每个时代都会出现与之匹配的旁氏玩法及新兴叙事，从而推动着行业向更大的泡沫前进。而当下我们正在经历泡沫破裂的时代，巨额融资的项目在自我毁灭、高大上的叙事一再失灵、比特币与山寨价值断层。如何做有价值的事情，是我今年在多篇文章中都会持续输出的主要观点。由虚向实也是当前的主要风向，在以太坊拥抱模块化之时，很多人说以太杀手的叙事该翻篇了。但如今最火热的生态是 TON 与 Solana，两者有任何改变 Crypto 的创新吗？比以太坊更去中心化或者安全？都没有，甚至在叙事上也没有任何翻陈出新，他们只是把那些听起来很玄乎的东西做的更像应用，在更贴近Web2的水准中融入链的优势，仅此而已。
在内部体量几何倍增长，外部流动性匮乏的背景下。努力寻求新叙事，同样填不满以太坊二层的区块空间。作为行业的领军者，以太坊理应先解决二层的割裂与内部腐坏。尤其是，在上文没提到的以太坊基金会（Ethereum foundation，EF），为什么在大量挥霍资金的情况下，没有起到与之相匹的作用？二层基建极度过剩的情况下，为什么依旧要把基建资助的优先级列为最高？连 Cex 的领头羊都在放下身段，寻求变革。EF 作为加速生态系统成长的关键组织，却在逆向而行。
原文作者：Edward Zitron
原文编译：Block unicorn
如果你正在关注加密行业的 AI，或是传统互联网的 AI，你需要认真思考一下这个行业的未来。文章内容篇幅较为长，如果你没有耐心，可以马上离开。
我在这篇文章中写的内容，并不是为了传播怀疑或“抨击”，而是对我们今天所处的状况及当前道路可能导致的结局进行冷静评估。我相信，人工智能热潮——更确切地说，生成式 AI 热潮——（正如我之前所说）是不可持续的，最终将会崩溃。我还担心，这场崩溃可能会对大科技公司造成毁灭性打击，严重破坏创业生态系统，并进一步削弱公众对科技行业的支持。
我今天写这篇文章的原因是，现在感觉形势正在迅速变化，多个 AI“末日的预兆”已经浮现：OpenAI（匆忙）推出的“o 1 （代号：草莓）”模型被称为“一场大而愚蠢的魔术”（虚假幻想）；传闻 OpenAI 未来模型（及其他地方）将涨价；Scale AI 裁员；以及领导层离开 OpenAI。这些都是事情开始崩溃的迹象。
因此，我认为有必要解释当前局势的危机，以及为何我们陷入了幻想破灭的阶段。我想表达对这场运动脆弱性的担忧，以及我们到达这一点的过程中，过度执迷和缺乏方向感，我希望有些人能够做得更好。
此外——也许这是我之前没有充分关注的一点——我想强调 AI 泡沫破裂可能带来的人类代价。无论是微软和谷歌（以及其他大型生成式 AI 支持者）逐渐放缓其投资，还是通过削弱公司资源来维持 OpenAI 和 Anthropic（以及他们自己的生成式 AI 项目），我相信最终结果都是一样的。我担心，成千上万的人将失去工作，科技行业的大部分将意识到，唯一能够永远增长的东西是癌症。
这篇文章不会有太多轻松的内容。我将为你描绘一幅阴暗的画面——不仅是针对那些大型 AI 玩家，也是针对整个科技行业及其员工——并告诉你为什么我认为这场混乱且具有破坏性的结局比你想象的来得更早。
继续往下，进入思考模式。
生成式 AI 如何生存？
目前，OpenAI——这个名义上的非营利组织，很快可能转为营利性质——正在以至少 1500 亿美元的估值进行新一轮融资，预计筹集至少 65 亿美元，可能高达 70 亿美元。这轮融资由 Josh Kushner 的 Thrive Capital 领投，传闻 NVIDIA 和苹果也可能参与。如我之前详细分析过的，OpenAI 将不得不持续筹集前所未有的巨额资金，才能生存下去。
更糟糕的是，据彭博社报道，OpenAI 还正尝试从银行以“循环信贷额度”的形式筹集 50 亿美元的债务，而循环信贷通常伴随更高的利率。
《The Information》也报道称，OpenAI 正与 MGX——一个背靠阿联酋、拥有 1000 亿美元资金的投资基金——进行谈判，寻求投资 AI 和半导体公司，可能还会从阿布扎比投资局（ADIA）筹集资金。这是一个极其严重的警告信号，因为没有人是自愿向阿联酋或沙特寻求资金的。只有当你需要大量资金且不确定能从其他地方获得时，你才会选择向他们寻求帮助。
附注：正如 CNBC 所指出的，MGX 的创始合作伙伴之一穆巴达拉（Mubadala）持有 Anthropic 大约 5 亿美元的股权，这些股权是从 FTX 破产资产中收购的。可以想象，亚马逊和谷歌对此利益冲突应该感到多么“开心”！
正如我在 7 月底讨论的那样，OpenAI 至少需要筹集 30 亿美元，甚至更可能是 100 亿美元，才能维持下去。它预计将在 2024 年亏损 50 亿美元，而这个数字可能会随着更复杂的模型需要更多的计算资源和训练数据而继续增加。Anthropic 的 CEO Dario Amodei 预测，未来的模型可能需要高达 1000 亿美元的训练费用。
顺带一提，这里的“ 1500 亿美元估值”指的是 OpenAI 为投资者定价公司股份的方式——尽管“股份”这个词在这里其实也有些模糊。例如，在一家普通公司中，以 1500 亿美元的估值投资 15 亿美元通常会获得公司“ 1% ”的股份，然而在 OpenAI 的情况下，事情要复杂得多。
OpenAI 今年早些时候曾试图以 1000 亿美元的估值进行融资，但一些投资者因价格过高而犹豫，部分原因是（引用《The Information》记者 Kate Clark 和 Natasha Mascarenhas 的说法）对生成式 AI 公司估值过高的担忧日益加剧。
为了完成这一轮融资，OpenAI 可能会从非营利组织转变为营利性实体，但最令人困惑的部分是投资者实际上获得了什么。《The Information》的 Kate Clark 报道说，参与这一轮融资的投资者被告知（引用原话）“他们不会因为投资而获得传统的股权…相反，他们获得的是承诺公司利润分成的单位——一旦公司开始盈利，他们就能分到利润”。
尚不清楚转为营利性实体是否能够解决这个问题，因为 OpenAI 那种奇怪的“非营利组织+营利部门”的公司结构意味着，作为 2023 年投资的一部分，微软有权获得 OpenAI 75% 的利润——尽管理论上，转变为营利性结构可能会包含股权。然而，投资 OpenAI 时你得到的是“利润分成单位”（PPU），而不是股权。正如 Jack Raines 在 Sherwood 中写道：“如果你拥有 OpenAI 的 PPU，但公司从未盈利，而且你也无法将其卖给认为 OpenAI 最终会盈利的人，那么你的 PPU 就毫无价值。”
上周末，路透社发表了一篇报告称，任何 1500 亿美元的估值都将“依赖于”OpenAI 是否能够重新调整其整个公司结构，并在此过程中解除对投资者利润的上限，该上限目前限制为原始投资额的 100 倍。这个利润上限是在 2019 年设立的，当时 OpenAI 表示，超出这一上限的任何利润都将“返还给非营利组织，以造福人类”。近年来，公司已经修改了这一规则，允许从 2025 年起，每年将利润上限提高 20% 。
鉴于 OpenAI 现有与微软的利润分享协议——更不用提其深陷的巨额亏损——任何回报在最好的情况下都是理论上的。冒着显得轻率的风险说一句，即使涨了 500% ，零再怎么增加，最终还是零。
路透社还补充道，任何转为营利性结构（从而使其估值高于最近的 800 亿美元）都会迫使 OpenAI 重新与现有投资者谈判，因为他们的股份将被稀释。
另据报道，《金融时报》指出，投资者必须“签署一份运营协议，该协议声明：‘应将对[OpenAI 的营利子公司]的任何投资视为捐赠的精神’，并且 OpenAI‘可能永远无法盈利’。”这样的条款确实非常疯狂，任何投资 OpenAI 的人如果因此遭遇糟糕的后果，都完全是自作自受，因为这是一次极其荒唐的投资。
实际上，投资者并没有获得 OpenAI 的一部分股权，或对 OpenAI 的任何控制权，而只是获得了一家每年亏损超过 50 亿美元、而且很可能在 2025 年亏损更多（如果它能撑到那时的话）公司未来利润的股份。
OpenAI 的模型和产品——稍后我们会讨论它们的实用性——在运营上极其不盈利。《The Information》报道称，OpenAI 将在 2024 年支付微软约 40 亿美元的费用来支持 ChatGPT 及其底层模型，而这已经是微软为其提供的每小时每 GPU 1.30 美元的折扣价，相比之下，其他客户的常规费用是每小时 3.40 美元到 4 美元。这意味着，如果没有与微软的深度合作，OpenAI 每年在服务器上的支出可能高达 60 亿美元——这还不包括如员工成本（每年 15 亿美元）等其他开销。而且，正如我之前讨论过的，训练成本目前为每年 30 亿美元，并且几乎肯定会继续增加。
尽管《The Information》在 7 月报道 OpenAI 的年收入为 35 亿至 45 亿美元，但《纽约时报》上周报道称，OpenAI 的年收入“现已超过 20 亿美元”，这意味着年底的数据很可能接近该估算范围的低端。
简而言之，OpenAI 正在“烧钱”，未来只会烧更多的钱，而为了继续烧钱，它将不得不从签署了“我们可能永远无法盈利”声明的投资者那里筹集资金。
正如我之前写过的，OpenAI 的另一个问题在于，生成式 AI（扩展到 GPT 模型和 ChatGPT 产品）并没有解决那些能够证明其巨额成本合理性的复杂问题。这些模型是基于概率的，这导致了巨大的、难以解决的问题——换句话说，它们什么都不知道，只是在基于训练数据生成答案（或者生成图像、翻译或摘要），而模型开发者正以惊人的速度耗尽这些训练数据。
“幻觉”现象——即模型明确生成了不真实的信息（或者在图像或视频中生成了看起来像是错误的内容）——是无法通过现有的数学工具彻底解决的。尽管可能会减少或缓解幻觉现象，但它的存在使得生成式 AI 在关键业务应用中难以真正依赖。
即使生成式 AI 能够解决技术问题，是否真正为业务带来价值也不明确。《The Information》上周报道称，微软 365 套件的客户（包括 Word、Excel、PowerPoint 和 Outlook 等，尤其是许多面向企业的软件包，后者还与微软的咨询服务紧密相关）几乎没有采用其 AI 驱动的“Copilot”产品。仅有 0.1% 到 1% 的 440 万用户（每人 30 到 50 美元）为这些功能付费。一家正在测试 AI 功能的公司表示：“大多数人目前并不觉得它有太大价值。”其他公司则表示，“许多企业尚未看到生产力和其他方面的突破性提升”，并且他们“也不确定什么时候会有”。
那么，微软为这些并不重要的功能收费多少呢？令人瞠目结舌的是，每位用户每月要额外支付 30 美元，或者“销售助手”功能的每位用户每月最多要支付 50 美元。这实际上要求客户在原有费用的基础上再加一倍——顺便提一句，这是按年签订的合同！——而这些产品似乎并没有那么有用。
需要补充一点：微软的问题如此复杂，以至于可能在未来需要专门的新闻内容来讨论。
这就是生成式 AI 的现状——生产力和商业软件的领军企业竟然找不到一个客户愿意为之付费的产品，部分原因是结果过于平庸，部分原因是成本过于高昂，难以证明其合理性。如果微软需要收取如此高的费用，要么是因为 Satya Nadella 希望在 2030 年实现 5000 亿美元的收入（这一目标是在微软收购动视暴雪的公开听证会上公布的备忘录中透露的），要么是成本太高，无法降低价格，或者两者兼而有之。
然而，几乎所有人都在强调 AI 的未来将会让我们大为震撼——下一代的大型语言模型近在眼前，它们将会非常惊人。
上周，我们首次真正地窥见了那个所谓的‘未来’。然而，结果却让人大失所望。
一个愚蠢的魔法把戏
OpenAI 在周四晚间发布了 o 1 ——代号“草莓”——其兴奋程度犹如去看牙医一样平淡无奇。Sam Altman 在一系列推文中将 o 1 描述为 OpenAI“最强大且最对齐的模型”。尽管他承认 o 1 “仍然存在缺陷，仍然有限，而且在使用一段时间后，它的表现不像初次使用时那样令人印象深刻”，但他承诺 o 1 将在处理那些有明确正确答案的任务（如编程、数学问题或科学问题）时提供更准确的结果。
这本身就非常具有启示性——但我们稍后会详细讨论。首先，让我们谈谈它实际是如何工作的。我将介绍一些新的概念，但我保证不会深入到太过复杂的细节中。如果你真的想阅读 OpenAI 的解释，可以在他们官方网站的文章中找到——《Learning to Reason with LLMs》。
当面对一个问题时，o 1 将其分解成单独的步骤——希望这些步骤能最终得出正确答案，这个过程被称为“思维链”（Chain of Thought）。如果将 o 1 视为同一模型的两个部分，理解起来会更容易。
在每一步中，模型的一部分应用强化学习，另一部分（输出结果的部分）根据其进展的正确性（其“推理”步骤）来“奖励”或“惩罚”，并在受到惩罚时调整策略。这与其他大型语言模型的工作方式不同，因为该模型会生成输出，然后回过头来看，而不是仅仅生成一个答案然后直接给出，而是会忽略或认可‘好的’步骤来得出最终答案。
虽然这听起来像是一个重大的突破，甚至是迈向高度赞誉的人工通用智能（AGI）的又一步——但实际上并不是——这可以从 OpenAI 选择将 o 1 作为独立产品发布，而不是 GPT 的更新版本中看出来。OpenAI 展示的例子——如数学和科学问题——都是答案可以预先知道的任务，这些任务的解答要么正确，要么错误，从而允许模型在每一步中引导“思维链”。
你会注意到，OpenAI 没有展示 o 1 模型如何解决那些解答未知的复杂问题，无论是数学问题还是其他问题。OpenAI 自己也承认，已经收到反馈，o 1 比 GPT-4 o 更容易出现“幻觉”，而且相比之前的模型，o 1 更不愿承认自己没有答案。这是因为，尽管模型中有一个部分负责检查其输出，但这个“检查”部分同样会出现幻觉（有时候 AI 会编造似乎让人觉得合理的答案，从而产生幻觉）。
据 OpenAI 称，由于“思维链”机制，o 1 对人类用户而言也更具说服力。因为 o 1 提供了更详细的答案，人们更倾向于相信其输出，即使这些答案完全是错误的。
如果你觉得我对 OpenAI 的批评过于严厉，请考虑公司是如何宣传 o 1 的。它将强化训练过程描述为“思考”和“推理”，但实际上它只是在猜测，并且每一步都是在猜测自己猜对了没有，最终的结果往往是可以预先知道的。
这对人类——真正的思考者——是一种侮辱。人类的思考基于一系列复杂的因素：从个人经验、毕生积累的知识到大脑的化学反应。虽然我们在处理复杂问题时也会“猜测”某些步骤是否正确，但我们的猜测是基于具体的事实，而不是像 o 1 那样笨拙的数学运算。
而且，天哪，这代价真不菲。
o 1-preview 的定价为每百万输入 token 收费 15 美元，输出 token 收费 60 美元。也就是说，o 1 的输入费用是 GPT-4 o 的三倍，输出费用是四倍。然而，这其中还有一个隐藏的成本。数据科学家 Max Woolf 指出，OpenAI 的“推理 token”——即用于得出最终答案的输出内容——在 API 中是不可见的。这意味着，o 1 的价格不仅更高，其产品本质还要求用户更频繁地支付费用。所有为了“考虑”答案而生成的内容（需要明确的是，这个模型并不是在“思考”）也会被收费，这使得诸如编程等复杂问题的解答可能极其昂贵。
现在让我们来谈谈准确性。在 Hacker News——一个类似 Reddit 的网站，由 Sam Altman 曾创立的公司 Y Combinator 旗下的网站上，有人抱怨 o 1 在处理编程任务时，凭空“编造”了不存在的库和函数，并且在回答网上无法轻易找到答案的问题时出现错误。
在 Twitter 上，初创公司创始人兼前游戏开发者 Henrik Kniberg 让 o 1 编写一个 Python 程序来计算两个数字的乘积，并预测程序的输出结果。虽然 o 1 正确编写了代码（尽管代码可以更简洁，只需一行即可），但实际输出的结果却完全错误。AI 公司创始人 Karthik Kannan 也进行了编程任务测试，o 1 还凭空“编造”了一个 API 中不存在的命令。
另一位用户 Sasha Yanshin 试图与 o 1 下棋，结果 o 1 在棋盘上凭空“创造”了一颗棋子，随后还输掉了棋局。
因为我有点调皮，我也试着问 o 1 列出名字中带有“A”的州。它思考了十八秒后，给出了 37 个州的名字，其中还包括了密西西比州。而正确答案应该是 36 个州。
当我问它列出名字中带有“W”的州时，它沉思了十一秒，居然把北卡罗来纳和北达科他也包括在内。
我还问 o 1 ，字母“R”在其代号“草莓”（Strawberry）中出现了几次，它回答了两个。
OpenAI 声称 o 1 在物理、化学和生物等复杂基准测试中表现得与博士生相当。但显然，它在地理、基础英语语言测试、数学以及编程方面表现欠佳。
值得注意的是，这正是我在之前的通讯中预测的那个“大而愚蠢的魔术”。OpenAI 推出“草莓”只是为了向投资者和公众证明 AI 革命仍在继续，而实际推出的却是一个笨重、无趣且昂贵的模型。
更糟的是，实在很难解释为什么任何人应该在意 o 1 。尽管 Sam Altman 可能会吹嘘其“推理能力”，但那些有钱继续资助他的人看到的，是 10 到 20 秒的等待时间、基本事实准确性的问题以及缺乏任何令人兴奋的新功能。
没人再关心“更好”的答案——他们想要的是一些全新的东西，而我不认为 OpenAI 知道如何实现这一点。Altman 试图通过让 o 1 “思考”和“推理”来使其拟人化，这显然是在暗示它是通向通用人工智能（AGI）的某种步骤，但即使是最坚定的 AI 拥护者也难以感到兴奋。
事实上，我认为 o 1 表明 OpenAI 既绝望又缺乏创意。
价格没有下降，软件也没有变得更有用，而自去年 11 月以来我们一直听到的“下一代”模型最终却成了一个失败品。这些模型也迫切需要训练数据，以至于几乎每个大型语言模型都吸收了某种受版权保护的内容。这种迫切性使得作为最大的生成视频公司之一的 Runway 发起了一项“公司范围的努力”，收集了数千个 YouTube 视频和盗版内容来训练其模型，而 8 月份的一起联邦诉讼指控 NVIDIA 也对许多创作者采取了类似做法，以训练其“Cosmos”AI 软件。
目前的法律策略基本上就是凭借意志力在硬撑，寄希望于这些诉讼不会达到设定任何法律先例的地步，而这一先例可能会将训练这些模型定义为侵犯版权的行为——这正是最近由版权倡议发起的一项跨学科研究得出的结论。
这些诉讼正在推进， 8 月份一名法官批准了原告对 Stability AI 和 DeviantArt 的进一步版权侵权指控（它们使用了这些模型），同时还批准了对 Midjourney 的版权和商标侵权指控。如果任何一起诉讼胜诉，将对 OpenAI 和 Anthropic 造成灾难性打击，对使用数百万艺术家作品数据集的谷歌和 Meta 更是如此，因为 AI 模型“遗忘”训练数据几乎是不可能的，这意味着它们将需要从头开始重新训练，这将耗费数十亿美元，并大大降低它们在执行任务时的效率，而这些任务本身就不是特别擅长。
我深切担忧这个行业的根基如同沙滩上的堡垒。像 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Llama 这样规模的大型语言模型是不可持续的，似乎没有盈利的途径，因为生成式 AI 计算密集型的本质决定了训练它们需要花费数亿甚至数十亿美元，并且需要如此大量的训练数据，以至于这些公司实际上是从数百万艺术家和作家那里偷来了数据，并希望能逃脱法律制裁。
即使我们把这些问题搁置一旁，生成式 AI 及其相关架构也似乎并没有带来任何革命性的突破，且关于生成式 AI 的炒作循环根本没有真正符合“人工智能”这个术语的含义。生成式 AI 在最佳情况下，也只是偶尔能够正确生成一些内容，概括文档，或以某种不确定的“更快”速度进行研究。微软为 Microsoft 365 推出的 Copilot 声称拥有“成千上万的技能”，为企业提供“无限的可能性”，但其展示的例子无非是生成或总结邮件、“通过提示启动演示文稿”以及查询 Excel 表格——这些功能或许有用，但绝称不上革命性。
我们并不处于“早期阶段”。自 2022 年 11 月以来，大型科技公司在基础设施建设和新兴 AI 初创企业上的资本支出和投资已经超过了 1500 亿美元，同时也投入了自身的模型。OpenAI 已筹集了 130 亿美元，可以雇用任何他们想要的人，Anthropic 也同样如此。
然而，这场推动生成式 AI 腾飞的行业版“马歇尔计划”的结果，只是诞生了四五个几乎相同的大型语言模型、全球最不赚钱的初创公司，以及数千个价格高昂但表现平平的集成应用。
生成式 AI 正在以多重谎言进行推销：
1.它是人工智能。2. 它会变得更好。3.它将成为真正的人工智能。4. 它是势不可挡的。
抛开“性能”这样的术语——它们通常用于描述生成内容的“准确性”或“速度”，而不是技能水平——大型语言模型实际上已经进入了平台期。所谓“更强大”往往并不意味着“能做更多事”，而是意味着“更昂贵”，这意味着你只是创造了一个成本更高但功能没有增加的东西。
如果每一位风险投资家和大型科技巨头的联合力量仍然没有找到一个真正有意义的用例，很多人愿意为之付费，那就说明不会有新的用例出现。大型语言模型——是的，这就是这些数十亿美元去向——不会因为科技巨头和 OpenAI 再投入 1500 亿美元就突然变得更有能力。没有人试图让这些东西更高效，或者至少没有人成功做到这一点。如果有人成功了，他们会大肆宣传的。
我们面临的是一种共同的妄想——一种以版权盗窃为基础的死胡同技术（每个时代的技术的产生都会出现这种问题，无法避免），它需要持续不断的资本来维持运行，而提供的服务充其量只是可有可无的，这些服务被伪装成某种实际上并未提供的自动化功能，成本高达数十亿美元，并将继续如此。生成式 AI 运行的并非金钱（或云计算积分），而是信心。问题在于，信心——就像投资资本一样——是一种有限资源。
我担心的是，我们可能正处于一个类似次贷危机的 AI 危机中——成千上万的公司将生成式 AI 整合到其业务中，但价格却远未稳定，且更远未实现盈利。
几乎每一个标榜“AI 驱动”的初创公司都基于某种 GPT 或 Claude 的组合。这些模型是由两家深陷亏损的公司开发的（Anthropic 预计今年亏损 27 亿美元），它们的定价策略旨在吸引更多客户，而不是盈利。正如之前提到的，OpenAI 依赖于微软的资助——包括它获得的“云计算积分”和微软提供的优惠定价——其定价完全依赖于微软作为投资者和服务提供商的持续支持，Anthropic 与亚马逊和谷歌的交易也面临类似的问题。
根据它们的亏损情况，我推测，如果 OpenAI 或 Anthropic 的定价接近实际成本，那么 API 调用的价格可能会增加十倍到一百倍，虽然没有实际数据难以准确说明。但我们可以考虑《信息》报道的数字，OpenAI 预计 2024 年在微软的服务器成本将达到 40 亿美元——我补充一下，这比微软对其他客户的收费便宜两倍半——再加上 OpenAI 每年仍亏损超过 50 亿美元。
OpenAI 极有可能仅收取了运行其模型所需费用的一小部分，只有在能够不断筹集到比以往更多的风险资金并继续从微软那里获得优惠定价的情况下才能维持现状，而微软最近表示它将 OpenAI 视为竞争对手。虽然不能确定，但可以合理地认为，Anthropic 也从亚马逊网络服务和谷歌云获得了类似的优惠定价。
假设微软给了 OpenAI 100 亿美元的云计算积分，而 OpenAI 在服务器成本上花费了 40 亿美元，再加上假设的 20 亿美元培训费用——这些成本在新的 o 1 和“Orion”模型推出后肯定还会增加——那么 OpenAI 到 2025 年可能需要更多的积分，或者开始用实际现金支付给微软。
虽然微软、亚马逊和谷歌可能会继续提供优惠定价，但问题在于这些交易是否对它们有利可图。正如我们在微软最新季度财报后看到的那样，投资者对构建生成式 AI 基础设施所需的资本支出（CapEx）表示越来越多的担忧，许多人对这一技术的潜在盈利能力表示怀疑。
而我们真正不知道的是生成式 AI 对这些大规模科技公司的盈利情况，因为它们将这些成本计算在其他收益中。虽然我们不能确定，但我想如果这些业务有任何盈利的话，它们肯定会谈论从中获得的收入，但它们并没有。
市场对生成式 AI 的繁荣持极度怀疑态度，而英伟达首席执行官黄仁勋对 AI 的投资回报没有给出实质性的答案，导致英伟达市值在一天内暴跌了 2790 亿美元。这是美国市场历史上最大的一次股市崩盘，失去的总价值相当于接近五家雷曼兄弟的高峰值。虽然这种比较到此为止——英伟达甚至没有面临失败的风险，即使它失败，系统性影响也不会如此严重——但这仍然是一个惊人的金额，且显示了 AI 对市场的扭曲力量。
8 月初，微软、亚马逊和谷歌都因其与 AI 相关的大规模资本支出遭遇市场重创。如果它们在下个季度无法展示从这 1500 亿美元（甚至更多）投入的新数据中心和 NVIDIA GPUs 中获得显著的收入增长，它们将面临更多的压力。
需要记住的是，除了 AI，大型科技公司已经没有其他创意市场了。当像微软和亚马逊这样的公司开始显示出增长放缓的迹象时，它们也开始急于向市场展示它们仍然具备竞争力。谷歌，一个几乎完全依赖搜索和广告的多重风险垄断公司，也需要一些新的、吸引眼球的东西来吸引投资者的注意——然而，这些产品并没有带来足够的效用，似乎大部分收入来自那些“尝试”AI 后发现其实并不值得的公司。
目前，有两种可能性：
1. 大型科技公司意识到自己深陷其中，出于对华尔街的不满恐惧，选择减少与 AI 相关的资本支出。
2. 大型科技公司为了寻找新的增长点，决定削减成本以维持其破坏性的运营，裁员并将资金从其他业务转移以支撑生成式 AI 的“死亡竞赛”。
目前尚不清楚哪种情况会发生。如果大型科技公司接受生成式 AI 不是未来的现实，它们实际上没有其他东西可以向华尔街展示，但可能会采取类似 Meta 的“效率年”策略，减少资本支出（并裁员），同时承诺“降低投资”一定程度。这是亚马逊和谷歌最可能采取的路径，因为尽管它们渴望让华尔街满意，但至少目前仍有其盈利的垄断业务可依靠。
然而，未来几个季度需要看到 AI 带来的实际收入增长，并且必须是实质性的，而不是关于 AI 是“成熟市场”或“年度化增长率”的模糊说法。如果资本支出随之增加，那么这一实际贡献将需要显著提高。
我认为这增长不会出现。无论是在 2024 年第三季度、第四季度，还是 2025 年第一季度，华尔街将开始惩罚大型科技公司，因为它们对 AI 的贪欲，而这种惩罚将比对英伟达的惩罚更加严厉，尽管黄仁勋的空话和无用的口号，英伟达是唯一一家可以实际展示 AI 如何增加收入的公司。
我有些担心第二种情况的可能性更大：这些公司深信“AI 是未来”，它们的文化与解决现实问题的软件开发完全脱节，可能会烧毁整个公司。我深切担忧大规模裁员会被用来资助这个运动，而过去几年的情况让我不认为它们会做出正确的选择，离开 AI。
大型科技公司已经被管理顾问彻底毒害——亚马逊、微软和谷歌都由 MBA 管理——而且还围绕着他们一些相似的怪物，如谷歌的 Prabhakar Raghavan，他赶走了真正建设谷歌搜索的人，以便自己掌控。
这些人并不真正面对人类的问题，他们创建了专注于解决软件可以修复的虚构问题的文化。对于那些整个生活都在开会或读邮件的人来说，生成式 AI 可能显得有些神奇。我想 Satya Nadella（微软 CEO）的成功心态主要就是“让技术人员解决问题”。Sundar Pichai 本可以通过简单地嘲笑微软对 OpenAI 的投资来结束整个生成式 AI 热潮——但他没有这样做，因为这些人没有任何实际的想法，这些公司也不是由那些经历过问题的人来管理的，更不用说那些真正知道如何解决问题的人了。
他们也很绝望，这种情况对他们来说从未如此严重，除了 Meta 在元宇宙上烧掉了数十亿美元。然而，这种情况更加严重和丑陋，因为他们投入了大量资金，并将 AI 紧密地绑定到他们的公司中，撤掉 AI 将既尴尬又对股票造成伤害，实际上是对这一切都是浪费的默许。
如果媒体真正对他们负责，这一切本可以早些停止。这种叙事通过与以往的炒作周期相同的骗局进行销售，媒体假设这些公司会“解决问题”，尽管很明显它们不会。觉得我是在悲观吗？那请问，接下来生成式 AI 有什么计划？它接下来会做什么？如果你的答案是它们会“解决问题”，或者它们“在幕后有惊人的东西”，那么你就是一个不自觉的营销操作参与者（可以思考一下这句话）。
本文作者旁白：我们真的得停止被这种东西愚弄了。当马克·扎克伯格声称我们即将进入元宇宙时，大量媒体——如《纽约时报》、《The Verge》、CBS 新闻和 CNN 等——都配合宣传了一个显然有缺陷的概念，这个概念看起来很糟糕，并且以对未来的彻头彻尾的谎言为卖点。它显然只不过是一个糟糕的虚拟现实世界，但《华尔街日报》仍然在 hype-cycle 已经明显过时的六个月后，把它称作“互联网的未来愿景”。这同样发生在加密货币、Web3 和 NFT 上！《The Verge》、《纽约时报》、CNN、CBS 新闻——这些媒体再次参与了推广那些明显无用的技术——我应该特别提到《The Verge》，其实是凯西·纽顿，他在连续三次鼓吹技术后，尽管声誉良好，在七月时还声称“拥有一个最强大的大语言模型可能为公司提供各种赚钱的产品基础”，而实际上，这项技术只会亏钱，尚未提供任何真正有用和持久的产品。
我相信，至少微软将开始减少其他业务领域的成本，以帮助维持 AI 热潮。在今年早些时候，一位消息来源与我分享的邮件中，微软高级领导团队曾要求（但最终计划被搁置）降低公司内多个领域的电力需求，以便为 GPU 腾出电力，包括将其他服务的计算转移到其他国家，以释放 AI 的计算能力。
在匿名社交网络 Blind 上的微软板块（需要验证公司电子邮件），一位微软员工在 2023 年 12 月中旬抱怨“AI 占用了他们的钱”，表示“AI 的成本太高，吞噬了加薪，情况不会变好”。另一位员工在七月中旬分享了他们的焦虑，称他们明显感觉到微软对“削减成本以资助英伟达股价的操作现金流”有“边际上瘾”，并且这种做法“深深伤害了微软的文化”。
另一位员工补充说，他们相信“Copilot 会在 2025 财年毁掉微软”，并且“ 2025 财年的 Copilot 重点将大幅度下降”，还透露他们知道“他们国家的大型 Copilot 交易，在经历了近一年的 PoC、裁员和调整后，使用率不到 20% ”，并表示“公司冒了过多的风险”，微软的“巨大 AI 投资不会得到回报”。
虽然 Blind 是匿名的，但很难忽视这样的事实：大量网络帖子讲述了微软雷德蒙德（华盛顿州的城市名称）的文化问题，尤其是高层领导与实际工作脱节，只会为那些附上 AI 标签的项目提供资金。许多帖子对 Satya Nadella 微软 CEO 的“言辞胡言乱语”表示失望，并抱怨在一个专注于追逐可能不存在的 AI 热潮的组织中，缺乏奖金和晋升机会。
至少，可以看出公司内部存在深深的文化悲伤，许多帖子在“我不喜欢在这里工作”、“大家一方面困惑为什么我们要在 AI 上投入这么多，另一方面又觉得只能接受，因为 Satya Nadella 根本不在意。
The Information 的文章中提到，微软在其 AI 功能 Office Copilot 的实际采用率上隐藏着一个令人担忧的问题：微软为 365 Copilot 在其数据中心预留了足够的服务器容量，足以应对数百万日常用户。然而，实际使用这一容量的情况尚不明确。
根据估计，微软目前的 Office Copilot 功能用户可能在 40 万到 400 万之间，这意味着微软可能建立了大量闲置的基础设施，未能得到充分利用。
虽然有人可能认为微软是基于该产品类别未来增长的预期进行布局，但另一个值得思考的可能性是：如果这个增长从未出现呢？如果——尽管听起来有点疯狂——微软、谷歌和亚马逊为捕捉可能永远不会到来的需求而建立了这些庞大的数据中心？早在今年三月，我就提出过一个观点：我找不到任何公司能够通过生成式 AI 实现显著的收益增长。而在将近六个月后，这一问题依然存在。大公司目前的做法似乎是将 AI 功能附加到现有产品上，期望通过这种方式增加销量，但这种策略并没有在任何地方显现出成功的迹象。就像微软一样，他们推出的“AI 升级”似乎并未为企业带来实际的商业价值。
因此，这引发了一个更大的问题：这些 AI 投资是否可持续？科技巨头们是否高估了对 AI 工具的需求？
尽管一些公司在“整合 AI”时可能推动了微软 Azure、亚马逊 AWS 和谷歌云的部分开支，但我假设这一需求很大程度上是由投资者情绪驱动的。这些公司“投资 AI”更多是为了让市场满意，而不是基于成本/效益分析或实际效用。
然而，这些公司已经花费了大量时间和金钱，将生成式 AI 功能嵌入其产品中，我认为它们可能会面临以下几种情况：
1. 这些公司开发并推出了 AI 功能，却发现客户并不愿意为其付费，正如微软在其 365 Copilot 中遇到的情况。如果现在——在 AI 热潮中——都无法找到让客户付费的方式，当这股热潮过去、老板们不再要求员工“赶上 AI 潮流”时，情况只会更糟。
2. 这些公司开发并推出了 AI 功能，但无法找到让用户为这些功能支付额外费用的方法，这意味着他们只能将 AI 功能内嵌到现有产品中，却无法增加利润空间。最终，AI 功能可能会成为一种“寄生虫”，侵蚀公司的收入。
高盛的 Jim Covello 在关于生成式 AI 的报告中也提到，如果 AI 的好处只是提升效率（例如能够更快分析文档），那么竞争对手也能做到这一点。几乎所有的生成式 AI 整合都是类似的：某种形式的协作助手，用来回答客户或内部问题（如 Salesforce、微软、Box），内容创作（Box、IBM），代码生成（Cognizant、Github Copilot），以及即将推出的“智能代理”，这实际上就是“可定制的聊天机器人，能够连接到网站的其他部分”。
这个问题揭示了生成式 AI 的一个最大挑战：虽然它在某种程度上“强大”，但这种强大更多地体现在 “基于已有数据生成内容”，而不是真正的“智能”。这也是为什么很多公司的网站上关于 AI 的介绍页面充满了空话，因为他们最大的卖点其实是“呃……你自己来琢磨吧！”
我担心的是一种连锁效应。我相信现在很多企业正在“试用”AI，而一旦这些试验结束（根据 Gartner 的预测，到 2025 年底，将有 30% 的生成式 AI 项目在概念验证阶段后被放弃），他们很可能会停止为这些额外功能付费，或者停止将生成式 AI 整合到公司的产品中。
如果这种情况发生，那些为生成式 AI 应用提供云计算的超级规模企业和像 OpenAI、Anthropic 这样的大型语言模型供应商的本已低迷的收入将进一步减少。这可能会给这些公司的价格带来更大的压力，因为它们本已亏损的利润率将会进一步恶化。到那时，OpenAI 和 Anthropic 几乎肯定不得不提高价格，如果它们还没有这么做的话。
尽管大型科技公司可以继续为这场热潮提供资金——毕竟，这场热潮几乎完全是它们一手推动的——但这并不能帮助那些已经习惯于折扣价格的小型初创公司，因为它们将无力继续维持运营。尽管有一些较便宜的替代方案，比如运行 Meta 的 LLaMA 模型的独立供应商，但很难相信它们不会面临与超级规模企业相同的盈利问题。
还要注意的是，超级规模企业也非常害怕惹恼华尔街。虽然它们理论上可以（正如我担心的那样）通过裁员和其他成本削减措施来改善利润率，但这些只是短期的解决方案，只有在某种程度上能够从这棵贫瘠的生成式 AI 树上摇出一些钱时，才有可能奏效。
无论如何，是时候接受一个事实：钱并不在这里。我们需要停下来，审视我们正处于科技行业的第三次幻觉时代。然而，与加密货币和元宇宙不同的是，这次每个人都参与了这场烧钱的狂欢，追求着一个不可持续、不可靠、不盈利且对环境有害的项目。这个项目被包装成“人工智能”，被宣传为将“自动化一切”，但实际上从未具备真正实现这一目标的路径。
为什么这种情况会一再发生？为什么我们经历了加密货币、元宇宙、现在又是生成式 AI，这些技术似乎并不是为普通人真正设计的？
这实际上是科技行业自然发展的结果，如今的科技行业完全专注于提高在每个客户中提取的价值，而不是为客户提供更多价值。或者说，他们甚至没有真正理解他们的客户是谁，以及客户需要什么。
今天你被推销的产品几乎肯定会试图将你绑定到某个生态系统——至少作为消费者，被微软、苹果、亚马逊、谷歌所掌控。这样一来，离开这个生态系统的成本变得越来越高。即使是加密货币——表面上是一种“去中心化”的技术——也很快放弃了自由放任的理念，转而通过少数几个大平台（如 Coinbase、OpenSea、Blur 或 Uniswap）来聚集用户，而这些平台背后支持的往往是同样的风投公司（例如 Andreessen Horowitz）。加密货币并没有成为一个新的、完全独立的在线经济系统的旗手，反而只能通过那些曾资助互联网其他浪潮的人脉和资金来实现扩展。
至于元宇宙，它虽然是个骗局，但也是马克·扎克伯格试图掌控下一代互联网的尝试，他希望将“视界”（Horizon）打造成主要平台。关于生成式 AI，我们稍后再讨论。
所有这一切都与进一步的货币化有关——即增加每个客户的平均价值，无论是通过让他们更多地使用平台以展示更多广告，推销“半有用”的新功能，还是创造一个新的垄断或寡头市场，只有那些拥有庞大资金储备的科技巨头才能参与其中，而真正为客户提供的实际价值或实用性则少之又少。
生成式 AI 之所以令人兴奋（至少对某类人来说）是因为科技巨头将其视为下一个重要的赚钱工具——通过在从消费技术到企业服务的每个产品上增加收费途径。大多数生成式计算都通过 OpenAI 或 Anthropic，再回流到微软、亚马逊或谷歌，产生云计算收入，维持他们的增长表现。这里最大的创新并不在于生成式 AI 能做什么，而是创造了一个无望摆脱依赖的生态系统，这个生态系统完全依赖于少数几个超大规模的公司。
生成式 AI 可能并不非常实用，但它非常容易集成到各种产品中，从而让公司能够为这些“新功能”收费。无论是消费类应用还是为企业软件公司提供服务，这类产品通过向尽可能多的客户加价销售，可以赚取数百万甚至数十亿美元的收入。
Sam Altman 非常聪明，他意识到科技行业需要一个“新东西”——一个每个人都可以分一杯羹并进行销售的新技术。虽然他可能并不完全理解技术，但他确实明白经济体系对增长的渴望，并将基于 Transformer 架构的生成式 AI 产品化，作为一个可以轻松插入大多数产品中的“神奇工具”，能带来一些与众不同的功能。
然而，急于将生成式 AI 集成到各处的热潮揭示了这些公司与实际消费者需求或有效运营的业务之间的巨大脱节。过去 20 年里，仅仅“做新东西”似乎就能奏效——推出新功能并让销售团队强行推销，足以维持增长。这让科技行业的领导者们陷入了一种有害且无利可图的商业模式中。
管理这些公司的高层——几乎都是从未从零打造产品或科技公司的 MBA 和管理顾问——要么不理解，要么不在乎生成式 AI 没有盈利的路径，可能他们认为它会像亚马逊云服务（AWS）那样自然变得盈利（AWS 用了 9 年才盈利），尽管这两者是截然不同的东西。过去事情都“自然而然地解决了”，那么为什么现在不会呢？
当然，除了利率上升大幅改变了风险投资市场，减少了 VC 的资金储备并缩小了基金规模这一点之外，还有一点是，如今对科技的态度从未如此负面。再加上其他众多因素——为什么 2024 与 2014 截然不同——这些原因太多了，已经超出了这篇 8000 字的文章的篇幅去一一讨论。
真正令人担忧的是，除了 AI 之外，许多这些公司似乎没有其他的新产品。他们还有什么？还有什么可以让他们公司继续增长？他们有什么其他的选择？
没有，他们什么都没有。这才是问题所在，因为一旦 AI 失败，其影响将不可避免地传导到整个科技行业的其他公司。
每个主要的科技玩家——无论是消费领域还是企业领域——都在销售某种 AI 产品，集成了大型语言模型或他们自己的模型，通常是在大科技公司的系统上运行云计算。在某种程度上，这些公司都依赖于大科技公司愿意补贴整个行业。
我推测，一种次贷式的 AI 危机正在酝酿，其中几乎整个科技行业都参与了一个以极其低廉的价格出售的技术，该技术高度集中并由大科技公司补贴。到某个时点，生成式 AI 的惊人而有害的烧钱速度将追上他们，进而导致价格上涨，或公司发布新的产品和功能，收费极其苛刻——比如 Salesforce 的“Agentforce”产品每对话 2 美元的费用——这会使得即便是预算充足的企业客户也无法证明这种开支是合理的。
当整个科技行业依赖于一种只会亏钱且本身没有太多实际价值的软件时会发生什么？当压力过大，这些 AI 产品变得无法调和，而这些公司没有其他东西可以销售时又会发生什么？
我真的不知道，但科技行业正朝着一个可怕的审判迈进，缺乏创造力的现状是由一个奖励增长而非创新、垄断而非忠诚、管理而非实际创造的经济环境所促成。
Web3 清算层 现已启动主网，此举旨在解决模块化区块链的流动性分散问题，搭建链抽象技术栈基础。Everclear 主网在上线最初几周将以测试版本运行。此外，Everclear DAO 正在为其代币 NEXT 引入新的投票绑定代币机制。
链抽象机制可以有效简化用户与多个区块链交互体验，该设计模式逐渐获得了高度关注，但目前该模式受到某一特定限制：跨链桥及其运营商（Solvers）难以有效地平衡其流动性并维持必要的平衡以继续运营。随着L2 网络运行速度更快、运行成本更低、启动更容易，新区块链网络的数量呈指数级增长——目前已有 上线，还有更多网络即将推出。这导致了流动性和用户体验的高度分散，由此，跨链意图系统越来越受欢迎，但由于跨链资金再平衡仍然遭遇瓶颈期限制，操作成本昂贵且复杂。因此，目前只有少数 Solvers 承担这一任务，他们几乎无利可图且高度中心化，无法支持链抽象蓬勃发展所需的多种资产和区块链网络。
Everclear 通过解决链间流动性结算协调的挑战，为链抽象的扩展提供了基础。其通过双向流动性净化以及资金再平衡，解决了 Solvers、跨链桥和协议面临的共同问题。因此，所有实体都将以更低成本实现链抽象体验，使任何跨链意图对用户来说都是无缝衔接且隐藏式地进行。
流动性再质押提供商 在与 Everclear 集成后，推出了，最终额外锁定了超 10 亿美元的总锁仓价值（TVL）。在完成集成之前，用户须将 ETH 发送至以太坊主网进行再质押，这既麻烦又昂贵；集成之后，这一过程有了极大改观。目前，Everclear 早期生态系统合作伙伴包括 Metamask、Renzo、Puffer、Safe、Near、Router Protocol、Synapse、Aori、LiFi、Socket、Tokka Labs、Dialectic、Rhino.fi、Symbiosis 等协议及应用。此外，Everclear 还与 Eigenlayer、Arbitrum、Hyperlane、Gelato 和 The Graph 等行业巨头合作紧密，为他们提供多样化技术支持。
Everclear 联合创始人 Arjun Bhuptani 表示：“在拥有数千条区块链网络的加密世界里，应用程序开发的未来是链抽象。开发者应该能够在任何链上打造自己的产品，或者在他们自己的应用程序进行链上建设，而无须考虑用户在哪里。要实现这一点，众多区块链网络需要一个底层协调系统，即清算层，以高效地抵消和结算不同网络之间的用户资金流。Everclear 及其最新的投票绑定机制将通过解决每个新区块链网络和对应资产的相关问题，推动一个更健康、更统一的生态系统的产生。”
新机制将推动大规模高效流动性结算的实现
根据社区 DAO 组织投票，Everclear 正在升级其 NEXT 代币，以激励 Solvers、区块链和协议保持其系统平衡。NEXT 代币持有者可以质押并获得 vbNEXT，后者可用于指导代币供应流通。这一方法鼓励 Solvers 和意图协议通过 Everclear 进行相关结算活动，以此增加网络流动性并提高了网络运行效率。奖励系统将提前设置完成，以平衡代币供应增长并确保对再平衡活动的大力激励，防止大型流动性提供者垄断相关奖励。
关于 Everclear
Everclear 正在构建 Web3 领域首个清算层。通过协调区块链网络之间全球流动性的结算，Everclear 旨在解决模块化区块链的分散问题，以此构建一个开放且可访问的未来网络。用户可以在无需专业知识或承担不必要风险的情况下享受区块链网络的相应好处。如需了解更多信息，请访问官方网站：。
撰文：Web3Mario 来源：X，@web3_mario
摘要：在假期中发现了一个有趣的课题，研究了一下这两天热度很高的 World Liberty Financial，这个由特朗普家族成员深度参与的 DeFi 项目在 9 月 17 日的 twitter space 中做出了更多的细节承诺，包括 WLFI 代币的分配，项目的愿景等。特朗普更是用了较长的时间，在会议中大谈对加密领域乐观的态度。那么对于这样一个似乎不那么「Web3 风格」的项目，应该怎么把握它的价值，关于这一点笔者做了一些研究，有些心得体会，与诸君分享。总的来说，我认为 World Liberty Financial 的核心价值在于寻找新的募款渠道，缓解特朗普 2024 竞选在募集经费上的劣势，那么对 WLFI 代币投资的本质是对特朗普当选的押注，是一种政治献金。
负面形象的联创以及并不具体的路线图让 World Liberty Financial 颇具争议
已经由不少文章介绍了这个项目的背景，在这里简单回顾一下，事实上该项目自公布后一直颇具争议，争议的焦点聚焦在三个方面：
联创背景较为负面：考虑到特朗普家族的两位深度参该项目的成员，埃里克·特朗普和小唐纳德·特朗普，并没有太多加密行业从业经历，特朗普的这两位儿子的行业背景还是与房地产有关。所以外界普遍认为，该项目的实际运营者是他们的两位联创，Zachary Folkman 和 Chase Herro，特朗普在直播中表示，Herro 和 Folkman 是通过房地产行业投资人 Steve Witkoff 介绍给特朗普儿子的。 在此之前，这两位已经合作过一个 DeFi 借贷项目，叫做 Dough Finance，该项目成立于 2024 年 4 月，并于 7 月 12 日遭遇了闪电贷攻击，损失了 180 余万美元，而后该项目则进入停滞状态。除此之外，二人的履历也并不是大多数科技或金融行业创业者精英路线。Folkman 之前的较为有影响力的项目叫做「Data Hotter Girls」，这是一个约会教学研讨会，而 Herro 过去有犯罪记录。
产品路线图并不明确：虽然在过去一个月内，特朗普家族一直用模糊的描述大力宣传该项目，并承诺它将同时做很多事情，但是事实上，该项目并没有可能公开一些更详细准确的规划或描述。在本次 twitter space 中，Folkman 似乎给出了些描述，该项目并不尝试创造全新的金融工具，旨在提高 DeFi 的易用性。在围炉谈话时，小唐纳德·特朗普讲述了自己家庭被「去银行化」的经历，「去银行化」指的是某些个人或公司在从老牌金融机构获得信贷额度时遇到的困难。所以不难看出，该项目在上线之初的重心应该还是会聚焦于借贷场景，然而这样的信息似乎还是不足以说服大多数人。并认可它的愿景与商业逻辑。
WLFI 代币经济学的中心化问题：在这次访谈中，Folkman 也给出了 WLFI 代币的详细分配方案，20% 的项目代币分配给包括特朗普家族在内的创始团队，17% 的代币用于用户奖励，剩余的 63% 的代币将供公众购买。然而这样的分配比例似乎与传统的 Web3 项目大相径庭。代币基本上聚集在团队与巨鲸手中，甚至并没有对社区激励部分的分配。
那么这样一个看起来并没有太强吸引力的项目为什么会获得特朗普家族的强力支持，尤其是在这个临近大选的比较敏感的时间点上推出。我认为核心原因在于寻找新的募款渠道，缓解特朗普 2024 竞选在募集经费上的劣势，那么对 WLFI 代币投资的本质是对特朗普当选的押注，是一种政治献金。
特朗普当前的竞选资金具有明显劣势，希望找到更多更灵活的募资渠道
我们知道美国联邦政府共由三个部分组成，立法机构，司法机构，行政机构，其中行政机构是通过任命、招聘或考试来获得职位。而立法机构，特指国会，则是由参众两院组成，参众两院的议员均通过选举产生，而司法机构则是介于两者之间，不同州法律有不同规定，而特朗普在总统任期中一共任命了超过 200 位联邦法官，极大地改变了联邦司法系统的意识形态构成。这也是其在面对上半年的法律诉讼危机时可以保持反制手段的原因。
而选举的本质是一场政治秀，这个过程中需要耗费大量资金用于宣传，从而获得更多的选民支持，宣传的渠道更是涵盖线上线下全方面。而且考虑到整个宣传在临近选举前一年事实上就已经开始了，这样长周期相比于电影或演唱会上映等事件，所需要消耗的资本远不是一个量级。而宣传节奏受一些突发事件影响，但大概率还是会保持递增趋势来分配预算，越临近大选，经费消耗越快。
由于具有立法权，这个过程中政商之间就会形成一些利益集团，一些体量大的企业家会选择资助一些政客，来换取该政客在竞选成功后对一些符合自身利益的法案的推动。而这笔捐赠就是所谓的政治献金。为了不至于出现过度寻租，从而产生最恶劣的贪腐行为，美国法律为此设计了一些法案旨在将整个过程规范化，其中「527 organization」就是为候选人设计的一种免税的用于筹集资金以支持选举的组织，当然还细分很多种，具体对接收资本的规模，使用的方式等维度有不同的设计。
通常情况下，政客在一些关键事件中的表现或遭遇突发事件会显著影响其筹集的资金量，因为资助者对政客的资助也是分阶段进行的。例如一场糟糕的辩论，或者一个突发的丑闻，都会影响资助者对整个未来选情的信心，从而停止捐赠。所以从资金募集情况可以比较准确的反应竞选者的表现。
在介绍了这些背景知识后，我们来看下特朗普 2024 竞选团队与当前的哈里斯 2024 竞选团队在募资上的差距。这个差距主要体现在两个方面，资金规模以及支配效率。
首先针对资金规模，事实上民主党在竞选资金筹集的规模上一直领先与共和党，这个局面在哈里斯被扶正后愈演愈烈，似乎民主党内的支持力量完成了整合，开始权利支持这位资历尚浅的候选人，截止到目前为止，哈里斯团队共募集了 7.7 亿美金，已花费了 4.4 亿美金。而特朗普团队共募集了 5.7 亿美金，已花费了 3.1 亿美金。无论是从剩余资金以及过去的已投入的资金来看，特朗普团队无疑具有较大的劣势，这也是为什么在遭遇刺杀后，除了成功逼迫民主党换掉拜登外，特朗普的声势反倒一直在消退。而且在上周的首次总统辩论后，就辩论技巧而言，哈里斯无疑表现的更好，这让她在辩论后 24 小时内快速筹款了 5000 万美金，由此可见其吸金能力之强。
当然具体看下两者之间的资助者差别也很有意思。继拜登吸引到 Michael Bloomberg、领英创始人 Reid Hoffman 等亿万富翁的支持后，哈里斯本人也已经获得了多位富豪的支持，包括 Hoffman、Netflix 联合创始人 Reed Hastings、前 Meta 首席运营官 Sheryl Sandberg 和慈善家 Melinda French Gates（比尔盖茨的妻子）。7 月 31 日，100 多位风险投资家签署了一封信，支持哈里斯参选并承诺为她投票，其中包括企业家 Mark Cuban，投资者 Vinod Khosla 和 Lowercase Capital 创始人 Chris Sacca 等富豪。而特朗普的核心支持者则包银行家 Timothy Mellon，摔跤大亨文斯·麦克马洪的妻子 Linda McMahon、能源业高管 Kelcy Warren、ABC Supply 创始人 Diane Hendricks、石油大亨 Timothy Dunn 以及著名的保守派捐款人 Richard 和 Elizabeth Uihlein，当然还包括特斯拉创始人 Elon Musk。但是从这份名单中可以看出哈里斯的支持者更多是新兴的科技产业，而特朗普的支持者则聚焦于传统行业。在线上宣传这个维度上，哈里斯毫无疑问具有更强的优势，好在马斯克收购了 twitter。这帮助特朗普缓解了这一劣势，所以你会发现在特朗普回归 twitter 后，其线上营销的阵地毫无疑问将围绕该平台展开。
而从具体的资金渠道上来看，哈里斯的外部资金筹集渠道主要通过 Carey Commitee，而特朗普则是以 SuperPAC 为主，这两个组织都属于刚刚介绍的 527 organization，具有无限额的资金捐助的优势，然而在资金支出上，前者拥有更大的灵活的，Carey Committee 有两个独立的资金账户：一个账户用于传统的有限制捐款（可以直接捐给候选人和政党），另一个账户则用于不受限的独立支出（用于广告、宣传等）。然而 Super PAC 则不能直接与候选人的竞选团队或政党协调，也不能直接捐款给候选人。这让特朗普团队在资金使用效率上也远远弱于哈里斯团队。
这会打破大家的一个传统印象，特朗普是一位富商，在资金上应该更有优势一些，然而情况恰恰相反，哈里斯团队当前具有明显资金优势，且这种优势有进一步扩大的趋势。那么在此时，冒风险推出这样一个并不成熟的加密项目就容易理解了，这也正说明希望可以通过加密领域，找到更多更灵活的募资渠道。这样也能一定程度上作为对之前加密爱好者选民讨好的一种实际表示。所以为此冒一些风险还是值得的，当然这也解释了为什么该项目在没有详细路线图时就基于说明 WLFI 将遵循 Regulation D 条款募款，这也是将风险控制在可以接受范围内的保证。这才是问题的关键。
那么对于特朗普团队来说，如何从这个项目获益事实上有很多途径了，除了直接的 ICO 销售获益之外。还有一个有趣的项目，那就是利用借贷平台套现。还记得刚刚提到的小唐纳德·特朗普关于其家族遭受了去银行化的问题么，假设 World Liberty Financial 作为一个借贷协议成功启动，并吸引一定资金后，团队将可以凭借着控制的大量 WLFI token 作为抵押品，从平台上贷出真金白银且不会对二级市场价格产生较大影响，就像是 Curve 创始人那样。这样的确也可以缓解其遇到的问题。
所以考虑到这些后，我对该项目的启动并不怀疑，因为对 WLFI 代币投资的本质是对特朗普当选的押注，是一种政治献金。这种方案将收到很多加密领域富豪的喜爱。而起未来的成长性则取决于这场博弈的结果，如果特朗普成功当选，这样一个资源驱动的项目会很轻松的找到具体业务的方向。而如果失败的话，毫无疑问，在疲于应对各种诉讼的环境中，特朗普家族应该也无暇顾及与此。各中关系，作为小投资者的我们还是需要谨慎看待，谨慎参与。
2024 年 9 月 16 日，Odaily 星球日报主办、Bitget 联合主办的“FAT Awards 2024 ”年度盛典于新加坡康莱德酒店盛大落幕。
本次论坛聚焦目前主流生态相关代表性项目，寻找行业当下最具创新精神的建设性力量，最终从数百个项目、机构及 KOL 中筛选出“ FAT 10 大榜单”，借此机会为本轮周期目前仍活跃在台前幕后的行业建设者们提供了一个集体亮相的舞台。
在加密货币主流化进程日益加快的今天，Odaily星球日报始终坚守行业一线，倾听行业内中流砥柱们的声音，关注市场周期热点的多面影响，记录加密货币行业的过去与现在，就此展望去中心化网络支撑的未来世界。在经历了暴雷、阵痛、恢复、复兴等阶段性的考验之后，本轮周期的行业中坚力量已经成长为又一股颇具影响的加密新势力，最终评选出来的榜单就是对他们过往努力的最佳注解。
其中，“FAT Awards 2024 ” 10 大榜单分别包括：20 大活跃投资机构、 20 大金融服务机构、 30 大基础设施、 30 大增量协议、比特币生态 20 大项目、Al+Crypto 20 大项目、Solana 生态 20 大项目、Ton 生态 20 大项目、最受社区欢迎 50 大项目以及最受社区欢迎 50 大 KOL 等，来自不同赛道、不同地区、不同生态的行业参与者们也为到场观众奉上了一场精彩的思想盛宴。
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